新アプリKabutyoMUX20Pのテスト観測を行いました。CLASの精度がすごい。

■質問
測量計算サイトでSemiDynaEXEを利用して今期座標を元期座標に変換したところ、水平座標は変換されますが、標高は変換されません。パラメータを見ますと、標高の補正がすべて0になっているからだと思いますが、標高の今期データを元期データに変換する方法を教えてください。

■回答
今年度の地殻変動補正パラメータ（SemiDyna2025.par）については、測地成果2024の提供の開始（2025年4月1日［標高の元期：2024年6月1日］）及び地殻変動補正の測量への影響などを考慮し、標高の補正量を0としております。
このため、今年度に電子基準点の測地成果2024の標高を既知点として得られた標高成果は、パラメータによる補正量0で測地成果2024相当の標高となります。

これまで、USB接続、Bluetooth接続、RTK、CLASそれぞれに対応した専用アプリを個別に開発してきました。

すなわち、USB接続RTK、USB接続CLAS、Bluetooth接続RTK、Bluetooth接続CLASの4つのアプリが存在していましたが、今回の開発により、これらを1つのアプリケーションに集約。

AndroidのUSB接続特有の課題を克服し、難易度の高い開発を成功させたことで、シンプルかつ効率的なソリューションを実現しました。

灼熱の中、命がけでアプリのテストを兼ねて団地を一周しました。

CLASをフル活用しましたが…なんか進化してる感じです。

みちびき衛星が本気を出し始めたのかも知れません。 99％Fix、完璧です。

新しいアプリ、めっちゃ便利になってますよ！
・測点番号の自動インクリメント: A-1、A-2…と自動でナンバリング。
・平面直角座標の自動保存: 終了ボタンを押し忘れてもデータが残る！
・ローカライゼーション: 基準点Aにピッタリ合わせて、B点でズレても再調整可能。何度でもOK！
・ローカル座標系対応: A(100, 100, 100)から始められる、昔ながらの使い方もバッチリ。

めっちゃ使いやすくなったので、ぜひ試してみてください！

u-blox ZED-X20P 用のアプリを開発中です.

MADOCA も入れてみました。MADO～CA分かりませんが。

この暑さでスマホの熱暴走だと思いますが、測点名の入力でおかしくなったとユーザーから連絡がありました。幸いログデータには記録されていましたので、次のように変換してお送りしました。
（図は、鹿児島県霧島市でのデータで再計算しました。）

国土地理院の計算サイトを利用したり時間も掛かりましたので、VBAでプログラムを作りました。
あんまりカッコ良くはありませんが、中身はちょっと考えました。
「PatchJGD（標高版）」のAPI（Application Programming Interface）が止まってるのか、私のプログラムのバグなのか分かりませんが、標高が返ってきません。地理院に問い合わせ中です。
頭の体操になりました。必要な方はメールかフォームでどうぞ。無料です。

この辺で、アプリのインストール方法を再掲します。

（KabutoMLRTKWをインストールする場合の例）

とりあえず、インストール
　　　　　　　↓
（緑四角点々の）アイコンを長押し　　　*KabutoMLRTKWの場合です。
　　　　　　　↓
アプリ情報
　　　　　　　↓
権限　位置情報　付近のデバイス　を許可
（新バージョンから許可の設定は不要になります）
　　　　　　　↓
アイコンをタップして立ち上げる
　　　　　　　↓
KabutoMLRTKWのマウントポイント等入力（確認後、保存してください）
　　　　　　　↓
Bluetoothを選択して、次の画面へ
　　　　　　　↓
パラメータ読み込み
　　　　　　　↓
ここで一旦アプリを閉じる
　　　　　　　↓
PCとアンドロイドをUSBでつなぐ
　　　　　　　↓
USBの使用方法でファイル転送を選ぶ
　　　　　　　↓
PCに内部共有ストレージが出るのでダブルクリック
　　　　　　　↓
Androido →data→jp.clas.mlrtkw.kabuto→files→Documents　と進める。
　　　　　　　↓
Documentsの中に、semidyna.txt と geoid.txt を入れる。

これで、アプリが使えるようになります。

メール添付ファイルは圧縮してあります。解凍してデスクトップなどに置いてください。
以下、インストール方法です。機種によりメッセージが異なる場合があります。

　　アンドロイドスマホとPCをUSBでつなぎます

　　スマホ側　USBの使用方法　が出てきますので、ファイル転送にチェック

　　PC側　内部共有ストレージが開きますので、ダブルクリックして開きます

　　その中に、解凍したファイル KabutoMLRTKW_… をドロップイン（コピペでも可）

　　一旦、USB を外します

　　スマホ側　FVファイルエクスプローラーを起動

　　内部共有ストレージをタップ

　　KabutoMLRTKW_... をタップ

　　不明なアプリのインストールで、この提供元のアプリを許可、をON

　　（この辺は機種によって異なるかも）

　　インストール

　　後はメッセージに従ってインストール

　　アプリをスキャンしない、でいいです

　　ホーム画面の緑色の長方形点々のアイコンを長押し

　　アプリ情報　権限　位置情報：アプリの使用中のみ許可　付近のデバイス：許可する

　　（新アプリから↑の許可設定は不要になります）

　　ホーム画面に戻り、アイコンをタップ

　　一番下の Paired devices のどれかをタップ

　　パラメータ読み込みボタンをタップ

　　パラメータ読み込み完了になったら、一旦アプリを閉じる

　　PC と USB でつなぐ

　　USB使用方法　ファイル転送

　　PC側　内部共有ストレージをダブルクリック

　　Android → data → jp.clas.mlrtkw.kabuto → files → Documents の順に開く

　　この中に、semidyna.txt と geoid.txt を入れる

　　（PC 版 KabutoDynaEXE で作成したファイルです。ダウンロードコーナーにもあります）

これでインストール完了。お疲れ様でした。

建設現場で設備の位置がわからず困ったことはありませんか？
AI-RTK Vision Mapper は、YOLOv8ディープラーニングとRTK高精度測位を融合した革新的Androidアプリです。

何ができる？
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建設・農業・測量現場で 何が・どこに・いつ 瞬時にデータ化

なぜ革新的？
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スマートシティ・Industry4.0市場は2030年に50兆円規模予測。当アプリはその基盤技術として無限の可能性を秘めています。

AIの眼で見て、GNSSの精度で記録する。それが未来の現場管理です。

RTK ＋ YOLOv8という物体検出AIモデルをAndroidアプリに組み込んで、カメラで物体をリアルタイムに検出させる処理（ディープラーニングのアプリ開発）がもうすぐ完成です。

[RTK & CLAS]
↓
[CameraX]
↓
+————-+
ImageProxy ← カメラ画像
+————-+
↓
+———————–+
MyImageAnalyzer
├─ Bitmap変換
├─ ByteBuffer変換
└─ YoloV8Detector
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↓
+———————–+
TFLite YOLOv8 モデル
出力: [1, 84, 8400]
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↓
+———————–+
parseOutput()
→ BoundingBoxData[]
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↓
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OverlayView (描画)
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