エッジAIラボ
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GNSS精度ラボ — スマホ測位のばらつきを可視化

スマホのGPSで連続測位し、誤差の散布・CEP50/95・平均化による収束を可視化。なぜ測量にはみちびき補強やRTKが要るのかを、手元の実測から体感できます。

ブラウザで実行 — 入力データと通信条件は各デモ内に表示🟢 📦 0MB(モデル不要)⚙️ Geolocation API + 統計可視化⚖️ 自作

このデモで見ているもの — CEPと平均化

同じ場所で動かずに測位しても、点は毎回ずれます。これがGNSSの誤差です。CEP(Circular Error Probable)は「測位点の何%がその半径の円に収まるか」を表す指標で、 測位精度の比較に使われます。点を重ねるほど中心(平均位置)が安定するのは、 ランダム誤差が平均化で打ち消されるため。ただし建物反射などの偏った誤差(バイアス・マルチパス)は平均では消えません。

🎯 CEP50 / CEP95

測位点の50% / 95%が収まる円の半径。小さいほど高精度。

📉 平均化で収束

N点の平均で、ランダム誤差はおおむね 1/√N に縮む(経験則・要検証)。

🏢 消えない誤差

マルチパス・電離層など偏った誤差は平均化では消えず、補強信号が要る。

測位精度の階層 — スマホからRTK(cm級)まで

方式精度の目安仕組み主な用途
スマホGPS(このデモ)数m〜十数mGPS+Wi-Fi+基地局の融合測位ナビ・現在地・ジオタグ
GNSS単独測位数m衛星のみ・補正なし一般的な測位の基本
DGPS / SBAS(みちびきSLAS等)サブm〜1m級補強信号で誤差を補正農業・車載・GIS現地確認
RTK / みちびきCLAS数cm級搬送波位相+基準局/補強測量・i-Construction・自動運転

※ 精度はあくまで一般的な目安で、受信環境・機材・時間帯で大きく変動します(経験則・要検証)。 みちびき(QZSS)はSLAS(サブm級)・CLAS(cm級)といった補強サービスを日本上空から提供しています。

ブラウザの限界と「エッジ実装」の必要性

ブラウザの位置情報APIは衛星の生データ(擬似距離・搬送波位相)を露出しません。 つまりブラウザだけでは原理的にcm級に到達できない——ここに、専用GNSS受信機やRTK/みちびき補強を現場側で動かすエッジ実装の必然性があります。測量・建設の自動化(i-Construction)は、 まさにこの高精度測位を現場で閉じて動かすことで成立しています。

測量×AI活用ガイドを読む

注意: 本デモは技術理解のための簡易可視化です。ブラウザが返す精度値(accuracy)は実装依存の推定で、測量機器のような検定値ではありません。 屋内やビル街ではマルチパスで大きくばらつきます。正確な測位精度の評価には校正された機器をご利用ください。

高精度測位を現場で動かす機材

スマホの次は専用受信機で。RTK対応のGNSS受信機やアンテナがあれば、cm級測位を自前で構築できます。

🧰 構成の目安(用途で選ぶ・全部を合算する必要はありません)
最安構成¥27,500

Raspberry Pi 5 + カメラモジュール V3。軽量モデルの物体検出・顔認識を1台で。

安定構成¥35,000

Raspberry Pi 5 + AI Camera(IMX500)。オンセンサーAIで低負荷・高フレームレートに。

価格は目安(変動あり)。下のカードから用途に合うものを選んでください(全点を揃える必要はありません)。

👑 まずこの1台
🖥️定番目安 ¥22,000

Raspberry Pi 5

エッジAIの定番ボード。8GB RAMモデルでAI推論からカメラ制御まで幅広く対応。

📷おすすめ目安 ¥13,000

Raspberry Pi AI Camera(IMX500)

Sony IMX500搭載のAI処理内蔵カメラ。カメラ側でAI推論を実行し、ホストの負荷が極めて低い。

🎥目安 ¥5,000

4K Webカメラ(AI対応)

高解像度のWebカメラでAI認識の精度が向上。オートフォーカス・広角対応モデルがおすすめ。

📸目安 ¥5,500

Raspberry Pi カメラモジュール V3

12MPセンサー搭載の公式カメラモジュール。HDR対応・オートフォーカスで高品質な映像入力が可能。

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