■特集
GPSデータ・プログラミング[自動運転/ロボット]

■別冊付録
時系列データの異常解析(AIセミナ・シリーズ Vol.1)


　人工衛星を使って地球上の位置を測る仕組みを，衛星測位（GNSS/Global Navigation Satellite System）と呼びます．GPS（Global Positioning System）は米国のシステムであり，GNSSの1つですが，一般には衛星測位の総称として使われることも多くあります．
　現在，GNSS情報は，スマホのGPS機能に代表されるように，日常的に使われるものとなりました．今や物流，通信などの社会基盤を支えるものとなっています．さらに，開発が進む自動運転車，自律移動ロボ，建設機械，農業機械など，モノを自動で動かすための技術としても注目されています．最近では，スマホ・アプリでもGNSSの生データを取得できたり，受信機の価格が以前より下がったりしていて，GNSSデータの利用は一般エンジニアにも試しやすい状況になってきています．
　本稿では，GNSSデータの基本から，ロボットの自律移動などモノづくりへGNSSデータの活用，そして，スポーツ分野や船舶位置などのデータ解析への利用を紹介します．


★目次

◎高精度&安定測位のコツ
☆特集　GPSデータ・プログラミング[自動運転/ロボット]

●イントロダクション いまGPS/GNSSデータに注目が集まる3つの理由

☆第1部　基本編…衛星測位の基礎知識

◎GPS/GLONASS/Galileo/みちびき/BeiDou…システムの構成から利用シーンまで
●第1章　人工衛星を使って位置を測る「GNSS」の全体像

◎衛星から受信したデータとPythonプログラムを使って自分の位置を計算してみる
●第2章　測位の仕組み①…受信機1台で位置を求める単独測位

◎主要な3つの方法から，オープンソース・ソフトウェア「RTKLIB」による実験まで
●第3章　測位の仕組み②…精度数cmの高精度測位

◎cm級の高精度測位だけじゃない…災危情報や安否情報も配信する準天頂衛星システム
●第4章　日本が開発・運用する衛星測位システム「みちびき」

☆第2部　実験編…Pythonと実機で学ぶはじめてのGNSS

◎①スマホからGNSSの生データを抽出 ②PCで測位計算
●第1章　Pythonコードを書きながら学ぶGNSS測位の中身

◎測位結果を出力するまでのデータの流れに沿って学ぶ
●第2章　GNSS測位の構成要素と基礎知識

◎受信強度/収束時間/精度/移動時の挙動をさまざまなハードウェアで評価
●第3章　評価キットでトライ!初めてのCLAS&RTK

◎さまざまな形態の製品があるが何を選べばよい？用途に応じて最適なハードウェアを選ぶ
●第4章　GNSSデータ受信機&アンテナ選びのコツ

●Appendix1　日本の位置情報を支える電子基準点

☆第3部　実践編①…自動運転/自律移動ロボットにおけるGNSS

◎GNSSと組み合わせて高精度&安定測位
●第1章　自律移動の位置推定向けセンサの選び方

◎各センサの弱点を補完！誤差を抑えつつ安定測位
●第2章　Pythonコードで学ぶGNSSとIMUのセンサ・フュージョン

●Appendix1　慣性航法演算とカルマン・フィルタの定式化

◎自己位置推定や経路計画，経路追従制御，車両制御の全体像をつかむ
●第3章　GNSSを利用した自律移動ロボット・プログラミング

◎拡張カルマン・フィルタを使ったアルゴリズムを実装してシミュレーションでセンサ・フュージョンの効果を確認する
●第4章　GNSS+IMUによる車輪型ロボの自己位置推定

◎最小二乗法に基づく推定を行う自動運転向けアプリケーション「Eagleye」で
●第5章　外れ値の影響を抑える！ロバストな位置推定アルゴリズムを試す

◎リアルタイム位置推定，地図構築，ニューラル・ネットワーク学習データとして期待される
●第6章　自動運転技術に見るGNSS測位データの役どころ

☆第4部　実践編②…スポーツ/船舶/土木現場におけるGNSS

◎NMEAログから歩行イベントと歩行パラメータを計算
●第1章　CLAS対応GNSS受信機で歩行運動をセンシング

◎海で迷子は死活問題…安全確保，物流最適化，海難事故防止
●第2章　GNSSを利用した船舶位置情報から海の交通網を可視化

◎MADOCALIBを使って補正の適用動作を見てみる
●第3章　へき地/土木現場で活躍するPPP測位を試してみる

◎高精度測位社会を支えるデジタル公共インフラ ― 国土情報基盤
●第4章　地図とGNSSの位置を整合させる仕組み

☆Raspberry Piライフ

◎ラズパイの限界に挑戦！ローカルLLM動作検証レポート〈第5回〉
●RAGにウェブ検索システムを統合する①…ウェブ検索サービスの比較

☆人工知能や科学計算

◎ローカルLLMで実現する現場対応支援のしくみ〈第4回〉
●テキスト+写真から現場の異常を見つける

◎最終回　AIエージェント同士で連携！通信プロトコルAgent2Agent〈第5回〉
●LLMと外部APIを呼び出すA2Aサーバ作りその③…クライアント側コード

☆IoTマイコン

◎新連載　AI/IoT時代のマイコン入門講座〈第1回〉
●対応ボード1000超！最新リアルタイムOSZephyr

☆付録基板コーナ

◎新連載　Pico2で比較実験!RISC-VとCortex-M33〈第1回〉
●開発環境の構築

☆画像基礎&実践

◎OpenCVワンポイント講座〈第14回〉
●2つの処理(距離変換と細線化)を組み合わせた線幅検査

☆テクノロジー掘り下げ

◎Pythonで体験カルマン・フィルタ入門〈第12回〉
●スマホ内蔵センサで姿勢測定①…センサ・データを取得する

◎アプリ&システム開発に使える！エンジニア向けDocker活用術〈第2回〉
●コンテナ内のアプリケーションをGPUで実行する方法

☆画像評価

◎ラズパイで体験！CMOSイメージセンサ性能の測定評価〈第20回〉
●カメラに組み込まれたイメージセンサの実質的な感度を表現するYSNR10

☆ニュース&レポート&お知らせ

●ほんのりInterface

◎作業部屋 ツール自慢〈第35回〉
●最適化や複雑なデバッグで活躍する高機能デバッガ

●読者プレゼント

●次号予告

☆別冊付録

●時系列データの異常解析