【SLAM】GNSS的定义，信号原理以及在多传感器融合中的使用方法
- 1. GNSS的定义
- 2. GNSS信号原理
- 3. RTK - Real Time Kinematic
- 4。 如何使用RTK做融合和优化
1. GNSS的定义
GPS（Global Positioning System）和GNSS（Global Navigation Satellite System）这两个术语通常在讨论全球定位和导航时被使用，它们之间存在一些差异：
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GPS（全球定位系统）：
- GPS特指由美国国防部开发的全球卫星导航系统。
- 它包括一组卫星、地面控制站和用户设备（如接收器）。
- GPS提供全球范围内的地理位置和时间信息。
- GPS是最早的全球卫星导航系统之一，因此“GPS”这个术语在公众中非常流行，有时被用来泛指所有卫星导航系统。
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GNSS（全球导航卫星系统）：
- GNSS是一个更广泛的术语，指的是全球范围内所有卫星导航系统的总称。
- 除了美国的GPS，GNSS还包括俄罗斯的GLONASS（Global Navigation Satellite System）、欧盟的Galileo、中国的北斗卫星导航系统（BeiDou Navigation Satellite System，BDS）等。
- GNSS利用多个卫星系统来提供更准确、更可靠的定位服务。
- 在某些情况下，GNSS终端可以同时接收来自多个卫星系统的信号，通过多系统定位提高定位精度和可靠性。
简而言之，GPS是美国的全球卫星导航系统，而GNSS是一个包含GPS在内的全球卫星导航系统的总称。在技术上，GNSS设备通常能够接收并处理来自多个卫星导航系统的信号，而GPS设备则主要接收GPS系统的信号。随着全球卫星导航系统的发展，GNSS的使用越来越普遍，因为它提供了更广泛的覆盖和更高的定位精度。
2. GNSS信号原理
GNSS接收机接收信号主要依赖于天线和内部的信号处理模块。在无人驾驶或无人机领域中，GNSS接收机得到的信号数据通常是原始的卫星观测数据，这些数据包括卫星的伪距、载波相位、多普勒频移等信息。这些数据的格式可能因不同的GNSS接收机和制造商而异，但常见的格式包括RINEX（Receiver INdependent EXchange）格式和RTCM（Radio Technical Commission for Maritime Services）格式。
解析后的数据通常包括：
- 时间标记：记录接收机接收卫星信号的时间。
- 卫星信息：包括卫星的编号、卫星的健康状态和卫星的几何分布（DOP值）。
- 接收机信息：包括接收机的伪距、载波相位、多普勒频移等。
- 定位解算结果：包括接收机的经度、纬度、高度等位置信息。
例如，RINEX格式的数据文件中，每一条记录可能包含如下信息：
> 伪距 (Pseudorange): 这是接收机和卫星之间的距离测量，受到卫星钟差和接收机钟差的影响。
> 载波相位 (Carrier Phase): 提供比**伪距更高的精度，通常用于厘米级的定位**。
> 多普勒频移 (Doppler Shift): 用于测量接收机和卫星之间的相对速度。
> 卫星仰角和方位角: 描述卫星相对于接收机的位置。得到的解析后的数据可以是绝对位置也可以是相对位置：
- 绝对位置：是指接收机相对于全球参考坐标系（如WGS-84）的位置，通常由单点定位（使用四颗卫星）得到。
- 相对位置：是指接收机相对于另一个已知位置的接收机（如基站）的位置，通常由差分定位技术（如RTK - Real Time Kinematic）得到，这种技术可以提供厘米级的定位精度。
在实际应用中，如无人驾驶或无人机领域，通常会使用RTK技术来实现高精度定位，因为它可以实时提供厘米级的定位结果。这种定位方式依赖于一个已知位置的基站和一个或多个移动站（如无人驾驶车辆或无人机）。基站会发送差分数据给移动站，移动站结合这些差分数据和自身的观测数据来计算出高精度的位置信息。
在无人机测绘领域，RTKLIB是一个常用的开源GNSS数据处理软件，它支持多种GNSS系统和数据格式，并能够提供实时动态定位（RTK）和后处理动态定位（PPK）技术。通过使用RTKLIB，可以对无人机在飞行过程中收集的GNSS数据进行处理，得到高精度的定位结果，进而生成高精度的测绘数据。
3. RTK - Real Time Kinematic
RTK（Real-Time Kinematic）是一种基于差分GPS的高精度定位技术，它通过实时通信和数据处理，能够提供厘米级甚至亚米级的定位精度。RTK技术在无人驾驶、无人机、测绘、建筑等领域得到了广泛应用。
RTK系统的工作原理包括三个主要组件：移动设备（接收器）、基准站和数据链路。基准站位于已知位置，并准确测量卫星信号，计算出误差，然后通过数据链路将这些误差信息传输给移动设备。移动设备接收到这些差分修正数据后，将其与自身接收到的卫星信号进行比较，校正自身的位置，提供高精度的定位信息。
RTK技术的精度和可靠度非常高，在开阔环境下，定位精度可以达到厘米级，且在几秒内就可以完成。然而，RTK技术对卫星信号的质量和可用性较为敏感，受到建筑物、树木和大气条件等因素的影响。为了提高RTK的精度和可靠性，可以通过使用多个基准站、优化数据处理算法、使用高质量的接收器和天线等方法。
在SLAM融合过程中，RTK提供的定位结果通常作为外部信息输入，用于校正和优化SLAM算法中的估计误差。例如，可以将RTK的定位结果与IMU（惯性测量单元）和视觉传感器的数据相结合，通过传感器融合算法（如卡尔曼滤波器或粒子滤波器）来实现更准确和鲁棒的定位和建图。
得到的RTK定位结果是绝对位置，即相对于全球参考坐标系（如WGS-84）的位置。这种绝对位置信息对于需要精确地图和定位的自动驾驶汽车、无人机等应用至关重要。
在实际应用中，RTK技术也在不断发展和改进，例如网络RTK技术通过多个基准站和中央服务器的协同工作，实现了更广域的高精度定位服务。此外，随着技术的进步，RTK设备的成本逐渐降低，使得其在更多领域得到应用。未来，RTK技术有望实现更远距离、更高精度、多频多模、更高稳定性的定位服务。
4。 如何使用RTK做融合和优化
无人机中使用RTK（Real-Time Kinematic，实时动态差分技术）进行定位端的融合主要通过以下几个步骤实现：
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地面基准站：首先，需要一个地面基准站，它负责接收卫星信号并计算差分数据。基准站的位置是已知的，它通过无线电或移动通信网络实时发送差分数据给无人机上的流动站。
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无人机流动站：无人机上安装有流动站，它接收卫星信号和基准站发送的差分数据。流动站结合这些数据进行载波相位差分计算，消除大部分公共误差（如卫星轨道误差、电离层延迟、对流层延迟等），从而得到高精度的位置信息。
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数据传输链路：确保基准站与无人机之间实时、稳定的数据传输是关键。这通常通过无线电数据链或移动网络实现。
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数据处理软件：用于处理流动站接收的数据，进行误差校正，并展示结果。
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惯性导航系统（INS）：无人机通常还会结合内置的陀螺仪、加速度计等惯性导航元件，以进一步提高定位的稳定性和连续性，尤其是在动态环境下。
在实际应用中，RTK技术可以提供厘米级甚至毫米级的定位精度，这对于需要高精度地图制作、地形测绘、三维建模等应用的无人机来说至关重要。例如，在电力巡检、农业植保、环境监测等领域，无人机利用RTK技术可以精确地导航和定位，以执行精细化的任务。
无人机RTK系统的优势在于其高精度、实时性、抗干扰能力强，以及作业范围广。随着技术的发展，无人机RTK系统正朝着集成化、智能化、低成本化的方向发展，以适应更多领域的应用需求。例如，大疆的经纬 M300 RTK无人机就在多个能源应用场景中展现了其强大的性能，包括输电通道巡检、输电杆塔精细化巡检、变电站精细化巡检等。
在无人机中使用RTK技术进行定位端的融合，不仅可以提高无人机的定位精度，还可以通过与其他传感器数据的融合，如视觉、激光雷达、IMU等，进一步提升无人机在复杂环境中的自主导航和任务执行能力。这种多传感器融合的方法可以优化无人机的飞行路径规划、提高任务执行的效率和安全性，同时也为数据分析提供了更准确的基础。
