RTKの精度の凄さの体験です。自分の今一乗れてない感じがした斜滑降では、わずか数ｃｍ蛇行していました。人間の感覚は、数cmの寸法変化を大きく感じとって いるということだと思います。スキー軌跡の計測は、数ｃｍ精度が必須であることが判りました。ＲＴＫの最高精度で計測できるシステムにしていきます。

●Heading角とyaw角と速度ベクトルの変曲点データをプロット

斜滑降なのに、直進部で、変曲点が多数発生しているのを発見しました。これは左右にブレているということです。
赤線がheadMot(速度ベクトルの方向角)、
水色線がheadMotの差分で変曲点を表してます。
黒線と青線が重なってますが、黒線がスキーのheading角と青がIMUのyaw角です。
台形の上辺が斜滑降で一定方向に直進している部分です。細かく振動してブレてるのがわかります。
下手くそなので、こんなにずれていると思いますが、直線性として寸法でブレを表してみたいと思います。
上手な方ならもっときれいな斜滑降になると思います。

●このデータをTrajectory線図でブレを寸法でみると
全体的にみるとまっすぐに見えますが、matplotlibのグラフを２０倍に拡大したのが右図です。黒い線がスキー板上のアンテナ２か所１ｍ間隔を結んだ線です。

板がまっすぐ進めば、１本の線になりますが、ときどき数cmずれてます。これが、変曲点を発生させているブレ滑りです。

わずか数cmのズレが変曲点として表れて、スキーヤーの感覚としては、今一乗れてないという感じが数cmのブレとしてデータにでてきてます。

斜滑降からシュテムでターンしてます。

●軌跡の直線回帰してみた。

correl＝0.9993で、回帰式を逆算してみるとやはり３σで±４ｃｍ変動している直線となってました。

●感想 　スキーの精密な軌跡のデータをみると、数cmのブレを不安定な滑りと認識していることを自ら実感しました。

①精度までＲＴＫの最高レベルで計測していかないとスキー滑走と自分の感覚が一致できないと理解しました。

●以後

ＩＭＵでコンパクトなシステムを作ろうとしてBootsOnシステムを開発しましたが、スキーのセンシング要求精度が高いことがわかったので、
RTKの有利なheading角とyaw角で勝負するのは無駄なので、もっと、別の方式とパラメータ(加速度積分で初期値をRTKから与えて補正する）
でRTKとIMUを比較して、双方のメリットデメリットを知ることで相互補完するシステムになればという方向性でいきます。

ということで、BootsOnシステムは、STA24では、優先順をおとして、SkiONシステムで精度良い
データを測定してIMUと比較していきます。左足用のSkiOnシステムを４月末までに制作します。最後、渋峠スキー場で、測定してSTA24冬シーズンは終わりとなりますが、夏から秋は野沢温泉サマースキー場があるので、スキー板の都合がつけば、測定していきます。