STA24の目標であるBNO085とHeading角精度の補正処理で、精度を上げる作業の続き。
その０では、CPLTで120msec周期で比較してましたが、
理由は、ＲＴＫの周期が120msecだからでＢＮＯ０８５は、10msecですので、細かい比較がでてきませんでした。
これから、微分したり各種解析処理を行っていくので、全RTKデータを10msec周期に補間してBNO085のデータを比較していくことにしました。

【STA24】Heading角とBNO085yaw角比較解析その0＜ターン中誤差発生＞

●補間の学習

ＱＵＩＩＴＡで良い記事があって感謝です。　https://qiita.com/maskot1977/items/2a55c087974d0ac5e843

様々な補間法と最小2乗法をPythonで理解する

ここでは、9種類の補間方式を３種類の元データからグラフにプロットして、元データと補間したデータの比較をしてます。

他　参考
動かして学ぶバイオメカニクス#5　　https://note.com/ss_sports_lab/n/n28b75abefc86
Bスプライン完全マスター　https://note.com/alchan/n/n80354c92fccb

●補間方式の比較
上記サンプルプログラムを走らせて、補間方式の比較しました。

　目視で合っているのは、最下部の４個　２次スプライン(2ndspline)３次スプライン（3edspline) 秋間(akima)　３次エルミート(PLS)でした。

●２次のスプラインで行く
　最近傍点と線形補間はNGで、他は、似たかよったかなので、シンプルな2次スプラインを採用してみます。

●スキー測定データを補間してグラフで比較するプログラム作成
補間区間を１－２ターンで区切ってその間を補間計算させる方法でプログラムを作りました。
Pythonなので、２－３日で完成しました。pandasで切り取ったデータをinterpolateして、Heading角とyaw角と差分をプロットしました。
コードはＧＩＳT
https://gist.github.com/dj1711572002/7c6da6feb5ff63ef742e33518c157899

グラウの赤線：Heading角とyaw角の差　　　青線：Heading角補間済み　　緑線；yaw角生データ
一見青と緑は似たカーブに見えますが、差をとると、レンジで最大１５度程度差があります。