猛暑のため、屋外試験は、気温が低いタイミングを狙ってしないと熱中症になってしまいます。
RTKの実験は、見晴らしの良い場所で行うので、熱中症のリスクが高いです。ということで、本来なら自転車に搭載して測定するのですが、自動車に搭載して速度ベクトルを測定してみました
●F9P高速化のアイデアと原理
「２５HzのM9Nの速度ベクトル精度がF9Pと同等な事を利用して、M9Nの速度ベクトルを積分することで
変位座標を得ます。F9Pの100msec周期の間隔を40msec,80msecをM9Nの積分値で補間するアイデア」
・面白いことに、M9Nは、測位精度は、1-1.5ｍですが、速度積分だと数ｃｍ～２０ｃｍ以内になります。
・100msec周期内の積分なので、数ｃｍで収まります。
・毎回100msec毎にF9P位置と合致させてリセットするので積分誤差を累積することもありません。
・補間周期は、F9Pの100msecとM9Nの40msecの最大公約数の20msecなので、50Hzとなります。
●以降の開発進捗記事

【RTK22】GPSドップラーノイズ対策にLowPassFilterかけた＜積分精度向上した＞＝＞M9NのvelNを積分してF９PのLatitudeから変位を200msecで比較すると±5cm程度に収まってました。

●システムハード構成
アルミ薄板上にヘリカルアンテナとＭ９Ｎ基板（チップアンテナモデル）を並べて、アルミ板裏側に
SimpleRTK2B基板ボックスを取り付けて、ロードバイクに取り付けるために風速計用に作ってある３Dプリント
クランプ台を取り付けてあります。アンテナとF9Pの距離を２０ｃｍ以内にしてアンテナ線が短くなったので
自転車走行での激しい振動でも、大丈夫だと思います。スキーの代替え測定になると思います。
猛暑がおさまってくるのが待ち遠しいです。

マイコンは、Teensy4.1にBlueTooth　SPPモジュールのRN42をシリアル接続してあります。
Teensy４．１は、ハードウェアシリアルが８個もあるので、周辺デバイスつなぎ放題です。

●６月からコツコツとM9N補間システムプログラムを作成してきました。
特徴：100-200msec遅れで50HzデータをBlueToothで出力するので、運動動作中にグラフを見ながら実験できます
未だ、プログラムSD書き込みが不具合があって、デバッグ中ですが、次のデータ積分処理のプログラムは、F9PとM9Nの線形性が非常によくでているのでM9N速度を積分して、変位で補間する計算方法とアルゴリズムを開発していきます。

結果１：F9P100msec(10Hz)とM9N40msec(25Hz)の最大公約数は、20msecなので、20msec基準で補間計算をして、データを生成することにしました。50Hzのitow出力となります。
ソースは、GISTにあります。
https://gist.github.com/dj1711572002/fa30615dad79ddf06e65d1ce6f2bc150

結果２：リアルタイムで流れてくるデータに対して、補間計算は、最小公倍数200msec分データがたまってから
補間計算をさせるので、実際のリアルタイムから、200msecほど遅れて、マイコンから出力されますが
しかも、20msec間隔のデータを不規則なタイミングで流した場合、CPLTなどWINDOWSのグラフアプリで
きちんご見えるかが課題でしたが、車載実験したところ、不自然さはありませんでした。
補間は、単純に時間比例の線形補間です。

結果３：M9NとF9Pの出力タイミングがばらつくので、itowがずれて受信されます。そのitowのずれを補正しながら
補間計算して、５０Ｈｚの同期データにまとめて出力するプログラムを何とか作成できました。
itowが20msec刻みになっているのが新鮮です。
順番が前後してでてくるので、それを整理するのに一工夫しました。

これから、実装していくのは、
実データは、F9Pが100msec単位、M9Nが40msec単位になります。ですので、重なるのは200msecですので、
その時に、Ｆ９Ｐの位置とＭ９Ｎの積分位置を比較してＭ９Ｎの位置データのずれを計算します。
多分数ｃｍ程度しか誤差がでないので、Ｍ９Ｎの補間データをＦ９Ｐの25Ｈｚ補間として採用できると思います。
スキーなど、小半径での高速ターンの場合は、100msecで１ｍくらい進むので、その間のデータが無いのは
旗門通過時点のターンの挙動を失うことになるので、25Hz化は重要だと思います。

下記で、lon latは、停止しているので、値の変化がありませんが、動きがあると線形に補間します。

結果４：車載でシステムを稼働させて、ＣＰＬＴで眺めながら走行しましたが、gSpeed、headMotは、F9PとＭ９Ｎは、ぴったりと合ってました。線形性が完全にでていることを再認識できました。

●車載測定グラフ
20msec周期で、100msec毎にまとめて５個ずつ出力してますが、グラフ上では流れて見えます。
実際の動きから200msec遅れてますが,それは、車載運転中では気づきませんでした。

黒F9Pー緑M9N曲線がgSpeedでほぼ重なっています。
青F9Pー藍色M9N曲線がheadMotでほぼ重なってます。

時間軸を拡大（１目盛５秒）でもぴったり重なってました。自動車走行では、運動半径が大きいので、
100msecで大きく変位しないので、F9PとM9Nでずれが発生しないので重なってみえると思います。
自転車走行なら、細かな変位が短時間で発生するので、F9PとM9Nで差異がみられて、
補間の効果が見えると思います。