自动驾驶系列—厘米级精度：RTK技术如何革新自动驾驶定位
自动驾驶系列—厘米级精度：RTK技术如何革新自动驾驶定位
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。
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。
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。
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。
核心关键指标
指标 | 说明 |
|---|---|
定位精度 | RTK 能提供厘米级别的定位精度。 |
响应速度 | 实时解算车辆的位置，定位延迟低。 |
基准站覆盖 | 基准站的信号覆盖范围影响定位精度。 |
通信稳定性 | 基准站与流动站的通信质量影响数据传输与定位。 |
卫星可见性 | 需要良好的卫星信号覆盖，以确保定位效果。 |
RTK 优缺点
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。
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。
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。
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。
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。