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测试联网和无人驾驶车辆的RTK和PPP精确定位
2019-03-25 15:05:13· 来源：思博伦通信
在不远的未来，无人驾驶车辆将需要随时准确了解自己在道路上的位置。只有知道自己的确切位置，才能保持正确的车道，在不危及其它道路使用者的情况下协调交叉路口
在不远的未来，无人驾驶车辆将需要随时准确了解自己在道路上的位置。只有知道自己的确切位置，才能保持正确的车道，在不危及其它道路使用者的情况下协调交叉路口和环岛等行驶特性。
自动驾驶辅助系统（ADAS）和无人控制系统的开发商正在探索实现的可靠亚厘米级定位精度的不同方法。虽然具体的方法各异，但解决方法通常都依靠从多种车载传感器上采集不同的数据，使用一种算法将这些数据实时合成为一个连续、精确的位置。
GPS、Glonass、北斗和Galileo等全球导航卫星系统（GNSS）均为此类传感器中的一种，它们在为车辆提供地球表面绝对位置方面发挥着关键的作用，即使有了最新的各类进展，位置精度仍保持在数十米的范围内。
GNSS本身目前尚不足以提供无人驾驶车辆所需的连续、可靠的厘米级精度。
RTK和PPP可将GNSS精度提升至厘米级
有两种技术能够将GNSS信号的精度分别提升至厘米和分米级：实时载波相位差分技术（RTK）和精密单点定位技术（PPP）。
两种解决方案要依靠地基参考站生成精确度高很多的信号，参考站要使用导航卫星提供的额外数据，以及先进的误差修正算法。接下来，它们会将信号发送至无人驾驶车辆的GNSS接收机上。
RTK系统使用的是已知固定地点的地基参考站，用于处理并将误差修正后的信号发送至移动车辆上的接收机，系统精度通常可达厘米级，并可实时工作，车辆与参考站之间的距离需限定在10至20公里的范围内。
PPP使用地面站组成的全球网络生成精确的信号，并通过Internet或地球静止轨道卫星将信号发送给用户，系统精度可达数十厘米，车辆中的接收机需要用20至60分钟才能与PPP信号实现校准，此后才能依靠信号完成精确定位。
两种技术都已通过考验并在业界得到普遍认可，尤其是高度自动化或全无人驾驶车辆行业，这些应用领域需要了解准确的位置才能实现既定的功能。具体的应用领域包括采矿、建筑和精准农业等。
测试对于无人驾驶车辆的安全至关重要
无人驾驶车辆给RTK和PPP系统带来了更高的挑战。汽车的驾驶范围十分广阔，单个RTK基站不足以覆盖单次行程的全部范围。PPP信号融合所需的时间也过长，车辆需要采用一些变通办法，例如尽可能缩短冷启动时间，以及使用多频率接收机缩短融合时间。
另外还有信号连续性的问题。如果有任何因素影响到了基站或车辆接收信号的能力（包括GNSS信号和经误差修正的信号），车辆可能暂时无法使用RTK或PPP来计算其准确位置。如果发生这种情况，依赖其它传感器获得数据的能力，以及从错误状态快速恢复的能力，则显现出了至关重要的意义。
与那些在空间有限、无人或高度受控区域的应用，例如采矿、建筑或农业相比，无人驾驶车辆面临的风险要高得多，它们必然要与其它人员共同使用道路。
因此，开发商必须执行严格且专业的RTK或PPP测试，使其成为系统中不可分割的组成部分，与其它定位技术实现和谐共处，包括激光雷达、雷达、摄像机、惯性传感器和蜂窝网络等。
真实世界的测试并不充分，模拟必不可少
要想在真实世界中测试此类先进的系统是根本不可能的。通常公认的看法是，无人驾驶车辆需要在不同地形上行驶数亿英里，才能使其充分暴露在现实生活中可能遇到的各类场景中。即使有了适合的测试场地，这种测试也可能需要数十年的时间才能完成。此外，测试人员对真实条件的控制能力几乎为零，要想重复真实场景中的完整细节也是极为困难的。
很显然，模拟才是正确的答案，但必须为现实环境及丰富内容建立模型，而且要尽可能真实。研究人员也需要模拟大量场景中的GNSS信号，以及相关的RTK和PPP误差修正消息。
先进的模拟技术不可或缺
为此，研究人员需要使用可在任何条件下使用的先进信号模拟器，有能力仿真出所有GNSS频率和星群，以及RTK和PPP修正消息，包括存在多径、信号遮挡和RF干扰等条件的情况下。
思博伦拥有实现联网和无人驾驶车辆RTK和PPP模拟所必需的技术和专业能力。凭借我们在测试采矿、建筑和农业高精度接收机方面的丰富经验，思博伦可以帮助您理解RTK和PPP的真实性能，使之成为完整定位系统中可靠的组成部分。
自动驾驶辅助系统（ADAS）和无人控制系统的开发商正在探索实现的可靠亚厘米级定位精度的不同方法。虽然具体的方法各异，但解决方法通常都依靠从多种车载传感器上采集不同的数据，使用一种算法将这些数据实时合成为一个连续、精确的位置。
GPS、Glonass、北斗和Galileo等全球导航卫星系统（GNSS）均为此类传感器中的一种，它们在为车辆提供地球表面绝对位置方面发挥着关键的作用，即使有了最新的各类进展，位置精度仍保持在数十米的范围内。
GNSS本身目前尚不足以提供无人驾驶车辆所需的连续、可靠的厘米级精度。
RTK和PPP可将GNSS精度提升至厘米级
有两种技术能够将GNSS信号的精度分别提升至厘米和分米级：实时载波相位差分技术（RTK）和精密单点定位技术（PPP）。
两种解决方案要依靠地基参考站生成精确度高很多的信号，参考站要使用导航卫星提供的额外数据，以及先进的误差修正算法。接下来，它们会将信号发送至无人驾驶车辆的GNSS接收机上。
RTK系统使用的是已知固定地点的地基参考站，用于处理并将误差修正后的信号发送至移动车辆上的接收机，系统精度通常可达厘米级，并可实时工作，车辆与参考站之间的距离需限定在10至20公里的范围内。
PPP使用地面站组成的全球网络生成精确的信号，并通过Internet或地球静止轨道卫星将信号发送给用户，系统精度可达数十厘米，车辆中的接收机需要用20至60分钟才能与PPP信号实现校准，此后才能依靠信号完成精确定位。
两种技术都已通过考验并在业界得到普遍认可，尤其是高度自动化或全无人驾驶车辆行业，这些应用领域需要了解准确的位置才能实现既定的功能。具体的应用领域包括采矿、建筑和精准农业等。
测试对于无人驾驶车辆的安全至关重要
无人驾驶车辆给RTK和PPP系统带来了更高的挑战。汽车的驾驶范围十分广阔，单个RTK基站不足以覆盖单次行程的全部范围。PPP信号融合所需的时间也过长，车辆需要采用一些变通办法，例如尽可能缩短冷启动时间，以及使用多频率接收机缩短融合时间。
另外还有信号连续性的问题。如果有任何因素影响到了基站或车辆接收信号的能力（包括GNSS信号和经误差修正的信号），车辆可能暂时无法使用RTK或PPP来计算其准确位置。如果发生这种情况，依赖其它传感器获得数据的能力，以及从错误状态快速恢复的能力，则显现出了至关重要的意义。
与那些在空间有限、无人或高度受控区域的应用，例如采矿、建筑或农业相比，无人驾驶车辆面临的风险要高得多，它们必然要与其它人员共同使用道路。
因此，开发商必须执行严格且专业的RTK或PPP测试，使其成为系统中不可分割的组成部分，与其它定位技术实现和谐共处，包括激光雷达、雷达、摄像机、惯性传感器和蜂窝网络等。
真实世界的测试并不充分，模拟必不可少
要想在真实世界中测试此类先进的系统是根本不可能的。通常公认的看法是，无人驾驶车辆需要在不同地形上行驶数亿英里，才能使其充分暴露在现实生活中可能遇到的各类场景中。即使有了适合的测试场地，这种测试也可能需要数十年的时间才能完成。此外，测试人员对真实条件的控制能力几乎为零，要想重复真实场景中的完整细节也是极为困难的。
很显然，模拟才是正确的答案，但必须为现实环境及丰富内容建立模型，而且要尽可能真实。研究人员也需要模拟大量场景中的GNSS信号，以及相关的RTK和PPP误差修正消息。
先进的模拟技术不可或缺
为此，研究人员需要使用可在任何条件下使用的先进信号模拟器，有能力仿真出所有GNSS频率和星群，以及RTK和PPP修正消息，包括存在多径、信号遮挡和RF干扰等条件的情况下。
思博伦拥有实现联网和无人驾驶车辆RTK和PPP模拟所必需的技术和专业能力。凭借我们在测试采矿、建筑和农业高精度接收机方面的丰富经验，思博伦可以帮助您理解RTK和PPP的真实性能，使之成为完整定位系统中可靠的组成部分。
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