自动驾驶系列—厘米级精度：RTK技术如何革新自动驾驶定位

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1. 背景介绍

差分GNSS (Differential GNSS, DGNSS) 是一种通过基准站修正 GNSS 信号误差，提供高精度定位的技术。

实时动态差分技术 (Real Time Kinematic, RTK) 则是 DGNSS 中的一种利用卫星信号载波相位差分进行厘米级高精度定位的方法。

RTK 技术在自动驾驶领域中被广泛应用，能够提供车辆的高精度实时位置。

2. 工作原理

RTK（Real-Time Kinematic，实时动态差分定位）技术通过基准站和流动站之间的载波相位差分解算车辆的三维坐标，提供厘米级精度的实时定位。其工作原理如下：

• 基准站接收卫星信号：基准站安装在已知精确坐标位置，持续接收 GNSS 卫星发出的信号。基准站通过计算出其实际接收到的卫星信号观测值，并与已知的坐标信息进行对比，得出误差数据。

• 基准站传输观测数据：基准站将自己接收到的 GNSS 卫星信号观测数据，以及误差修正信息，通过数据链路（如无线电、蜂窝网络等）传输给流动站。传输的信息包含卫星的载波相位数据、时间戳、基准站的已知坐标等。

• 流动站接收数据：流动站同样通过接收 GNSS 卫星信号进行定位，同时接收基准站传输的修正数据。流动站将基准站的观测值与自己接收到的卫星信号进行比较，计算两者的相位差分信息。

• 实时解算位置：流动站根据接收到的基准站数据和自己的卫星观测数据，通过复杂的算法进行差分解算，得到更加精确的位置信息。通过载波相位差分，能够达到厘米级别的定位精度，确保车辆的三维坐标在实时状态下得到准确解算。

• 误差修正与位置优化：由于卫星信号受到电离层、对流层、卫星轨道误差等多种因素的影响，RTK 技术依赖于基准站提供的误差修正，动态调整流动站的计算结果，消除误差并优化车辆的位置。

此外，网络RTK进一步扩展了传统 RTK 的能力，通过多个基准站组成基准站网络，实现更大范围内的高精度定位服务。

网络RTK可根据基准站间的协同计算，实时生成误差修正信息，覆盖区域内的流动站可通过无线通信技术获取修正数据，进一步提升定位精度。

3. RTK 分类

• 位置差分：通过基准站和流动站之间的位置信号差异进行修正，适用于基准站和流动站距离较近的情况。
• 伪距差分：使用伪距修正，通过滤波器修正 GNSS 信号，常用于较远距离的定位。
• 载波相位差分：通过载波相位的实时差分，提供厘米级的高精度定位，广泛应用于自动驾驶。

4. 应用类型

• 绝对定位：通过卫星信号直接获取车辆的全球位置，精度较低，通常用于导航定位。
• 相对定位：基于 RTK 技术的相对定位，能够提供基准站与车辆之间的相对位置，精度高。
• 静态定位：适用于固定位置的高精度测量，常用于基准站部署。
• 动态定位：适用于车辆或物体的移动定位，车辆通过 RTK 测算出运动中的精确位置。

5. 核心关键指标

6. RTK 优缺点

6.1 优点

• 高精度：RTK 提供厘米级精度，适合自动驾驶场景中的精确位置需求。
• 实时性强：RTK 能够提供实时的高精度定位，适应复杂交通状况。
• 误差修正：通过基准站的误差修正，大大提高了定位的可靠性。

6.2 缺点

• 依赖基准站：需要部署基准站，受基准站信号覆盖范围限制。
• 通信依赖：基准站和流动站之间的数据传输需要稳定的通信连接，通信质量的下降会影响定位精度。
• 环境依赖：受限于地形和建筑物遮挡，RTK 对开阔环境定位效果最佳，在隧道、城市峡谷等场景下，可能会出现信号中断。

7. 选型指南

在选择 RTK 设备时，需要考虑以下几个因素：

• 基准站配置：选择高精度的基准站，以确保系统的可靠性和定位精度。
• 通信方式：RTK 的定位效果依赖于基准站和流动站的通信质量，因此选择支持高速、稳定通信的设备至关重要。
• 覆盖范围：需要根据应用场景的地理条件来部署基准站，确保其信号覆盖区域能够满足车辆行驶的需要。
• GNSS 协同：RTK 系统通常与 GPS、北斗等多星座系统协同使用，以提高定位精度。

8. 应用场景

• 高速公路自动驾驶：RTK 在高速公路上能够提供厘米级的高精度定位，确保车辆行驶在车道中央，适用于 L4 及以上自动驾驶。
• 城市道路行驶：在复杂的城市道路环境下，RTK 可以协助车辆进行精准的车道级别定位。
• 自动泊车：RTK 系统能够帮助车辆实现精确泊车，减少泊车误差。
• 精准农业：RTK 也在农业领域广泛应用，辅助农机设备进行精准耕作。

9. 总结与讨论

RTK 技术在自动驾驶领域具有不可或缺的重要作用，特别是在高精度定位需求下，RTK 提供了厘米级的精确定位，适用于高速公路驾驶、城市道路导航、自动泊车等应用场景。尽管 RTK 受限于基准站和通信条件，但随着通信技术的进步和基准站网络的完善，RTK 将成为自动驾驶领域中的核心技术之一。未来，随着 RTK 与其他传感器技术的深度融合，自动驾驶系统的精度和可靠性将进一步提升。

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