カメラは意味に強く、LiDARは幾何に強く、IMUは動きに強く、それぞれ苦手がある。Kalman Filter/Factor Graphによる確率的・最適化的な統合の仕組みから、VIO(Camera×IMU)・LIO(LiDAR×IMU)・BEV Fusion(Camera×LiDAR)まで、複数センサーを1つの世界モデルへ統合するSensor Fusionの基礎を体系的に整理する。
2026年8月16日 センサ・ハードウェア衛星測位に基地局からの補正情報を組み合わせるRTK方式は、通常のGNSS単独測位の誤差数mをセンチメートル級まで縮める。2周波測位による電離層遅延の除去原理から、u-blox ZED-F9Pの普及がもたらした低価格RTKの浸透、Trimble RTX・日本のみちびき(QZSS)まで、そしてクボタが全国342拠点まで整備した農業機械向けRTK基地局網の実例から、測位精度がどう変わるかを見る。