自动驾驶系列—GPS技术在自动驾驶中的应用与挑战：全面解析

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文章目录

• 1. 背景介绍

  • 2. GPS工作原理

  • 3. GPS分类

  • • 3.1 卫星定位与导航技术（GNSS）

  • 3.2 星载辅助导航系统（SBAS）

  • 3.3 地面辅助导航系统（GBAS）

  • 4. GPS应用类型

  • • 4.1 绝对定位
    • 4.2 相对定位
    • 4.3 静态定位
    • 4.4 动态定位

  • 5. GPS核心关键指标

  • 6. GPS优缺点

  • • 6.1 优点
    • 6.2 缺点

  • 7. 选型指南

  • 8. 应用场景

  • 9. 数据结构

  • 10. 总结与讨论

1. 背景介绍

对于自动驾驶系统而言，精确的定位技术扮演着关键角色。精准的数据不仅支撑了车辆运行的基本导航需求，在安全层面也对其决策机制提出了严格要求；此外，在运动调控方面同样发挥着不可替代的作用。

卫星导航系统 GNSS 是一种被广泛应用的自动驾驶车辆定位技术；而 GPS 则是一种主流的全球定位系统

在本文中，我们将介绍GPS的工作原理、分类、应用场景以及其优缺点。

2. GPS工作原理

全球定位系统（GPS）基于24颗运行于地球轨道上的卫星来发射信号。这些来自地面的信号被用户的接收机捕获，并进行数据处理以计算出设备所处的具体地理位置。

其具体工作原理如下：

卫星信号传输系统：
GPS卫 biscorn 持续不断地发送信号到地球，在每个接收端都能够获取到该卫 biscorn 的精确位置信息以及发送信号的时间戳数据。所有安装有GPS系统的卫星均配备了高度精确的原子钟装置，在接收端能够保证时间数据的高度准确性

信号接收过程：
地面上的GPS接收机能够同步捕获多颗卫星发送的信号波。为了确保正常的定位计算功能，在实际应用中该设备需要持续采集至少四颗卫星的信息。

时间差计算：
接收装置能够比较接收到的不同卫星信号的时间戳差异，并推算出其传递所需的时间间隔值。基于此时间间隔值的变化特征，在实际应用中可精确测定每一颗卫星与接收装置之间的具体距离。

位置确定 ：
通过三角测量技术 ，接收器将收集多颗卫星传回的距离信息进行综合处理。结合所获卫星定位数据，从而推算出接收器的空间坐标。具体包括经度、纬度以及高度坐标参数。

更详细的说明如下：

基于光速传播的时间误差

三角测量与4颗卫星 ：
采用三角测量法来进行GPS定位。需要三个已知参考点来确定二维平面上的一个未知位置；不管是在平面还是立体的空间里，在三维空间中进行的GPS定位则需要四颗卫星信号来完成任务。前三颗卫星能够计算出三维空间中的位置坐标；最后一颗卫星则用来校正时间误差以保证定位精度

高精度需求 ：
当GPS接收机处理信号时, 除了需要考虑光速传输的时间延迟外, 还必须考虑多种干扰因素, 例如大气层对信号的影响以及地球潮汐效应等. 这些因素都可能直接影响最终的定位精度. 因此现代GPS接收机通常会与多种辅助传感器配合使用, 以提高定位精度并减少信号失效时的误差累积.

3. GPS分类

3.1 全球卫星导航系统（GNSS）

全球卫星导航系统是由多个国家开发的，提供全球范围的定位服务，包括：

• GPS （美国）：通过精确的定位能力实现全球覆盖。
  • GLONASS （俄罗斯）：与GPS系统相似地实现全面的导航支持。
  • 卫星（中国）：具备短报文处理功能的同时涵盖区域及整体导航服务。
  • Galileo （欧盟）：为民用及商业领域提供高质量的定位技术。

3.2 星基增强系统（SBAS）

基于GNSS信号系统的差分改正方法用于改善定位精度。这些系统能够显著提高其定位精度至1米以内。例如，在美国引入的WAAS、欧洲采用的EGNOS以及日本使用的MSAS等技术均能达到这一效果

3.3 地基增强系统（GBAS）

地基增强系统基于地面站提供的修正信息进一步提高定位精度。该技术主要应用于对厘米级精度有需求的情形，并包括高精度地图匹配和车辆控制等应用实例。

4. GPS应用类型

4.1 绝对定位

绝对定位是GPS中最常用的定位方式。通过单一GPS接收机同时接收多颗卫星信号来计算位置,从而精确确定目标物体或车辆在地球坐标系中的具体位置。在日常生活中广泛应用于导航系统,例如手机导航、汽车导航等用途。尽管其精度通常在数十米范围内,但对于大多数日常生活场景而言已经足够准确。

应用场景：

• 常规位置服务（包括车用导航模块及移动地图服务）
• 应急救援行动中的实时定位技术
• 极限运动爱好者的人身动态定位系统

4.2 相对定位

进行相对定位需要配置至少两个GPS接收机装置，在其中一个基准站设备的基础上安装另一个在被测物体上。通过计算两个接收机间的距离变化来优化定位精度。该技术常用于对精确度要求较高的领域，在地理勘测中可生成高精度地图数据；在无人驾驶车辆方面则用于实现路径规划与实时地图匹配；此外，在农业精准操作中也展现出显著的应用价值。

应用场景：

• 高精度地图匹配技术在自动驾驶系统中发挥着关键作用
• 精准的土地测绘与导航系统为精密农业提供了技术支持
• 精确测量与规划技术为大型工程建设提供了可靠保障

4.3 静态定位

静态定位可用于固定位置点的位置测定。在静态定位过程中，则将GPS接收机安置在一个静止不动的位置上，并持续进行长时间地观测以获取精确的地表坐标信息。该方法通常应用于地理信息系统（GIS）的数据采集以及高精度地面测量等领域，并能达到亚米级至厘米级的空间精度水平

应用场景：

• 详细的空间地理信息数据采集
• 地质调查与矿产资源的探源定位
• 复杂建筑的地基勘察

4.4 动态定位

动态定位可用于移动的目标识别与追踪系统中，在此系统中通过GPS装置持续进行目标追踪与精确确定位置。此方法不仅具备实时更新位置数据的能力，并且特别适用于车辆、船舶以及无人机等动态对象的精准追踪。动态定位于实现高精度高稳定性的目标上时常与其他技术配合使用，在此过程中尤其注重IMU（惯性测量单元）、雷达和其他辅助设备协同工作。

应用场景：

• 自动驾驶车辆实现精确实现动态路径规划并实时进行姿态稳定控制
• 在物流运输领域中进行动态监测和优化调度以提升资源利用效率
• 船舶及无人机配备了智能自主定位和状态监测系统以确保安全可靠的远程操控

5. GPS核心关键指标

选择适合自动驾驶的GPS系统时，需考虑以下关键指标：

6. GPS优缺点

6.1 优点

• 全球覆盖 ：GPS系统可实现对全球不同地区的全方位覆盖。
  • 全天候 ：该系统不受恶劣天气或光照变化等因素的影响。
  • 成熟技术 ：目前GPS技术已达到高度成熟阶段，并其硬件设备的成本也较为低廉。

6.2 缺点

• 定位误差显著 ：受到天气状况、建筑物遮挡等因素的影响，在城市峡谷等复杂环境中GPS定位精度会明显下降。
  • 主要依赖于卫星信号定位 ，而在地下停车场、隧道等特定环境下会遇到GPS信号接收稳定性不足的问题。
  • 定位更新频率相对较低 ，这使得传统GPS在高动态变化的环境中表现不够理想。

7. 选型指南

在选择适用于自动驾驶的GPS系统时，应重点考虑以下因素：

• 定位精度：根据具体应用场景的需求设定不同的定位精度等级，在采用差分GPS技术或集成GNSS增强系统的情况下可显著提升定位精度水平。
• 实时性要求：自动驾驶车辆对GPS系统的实时性能有较高要求，在其运行过程中数据更新频率必须达到至少1Hz。
• 环境适应性：在复杂多变的地形环境中以及各种极端气候条件下都能够正常工作的自动车需配备具备良好抗干扰性能的GPS设备。
• 功耗：低功耗特性是选择GNSS设备时的重要考量因素之一，在复杂的自动驾驶系统运行环境中长期稳定工作同样具有重要意义。

8. 应用场景

9. 数据结构

    // 定义GPS数据的结构体
    struct GPSData {
    double latitude;   // 纬度
    double longitude;  // 经度
    double altitude;   // 海拔高度
    double timestamp;  // 时间戳，用于记录接收信号的时间
    double speed;      // 速度
    double heading;    // 方向，表示运动方向的角度
    double hdop;       // 水平精度因子 (Horizontal Dilution of Precision)
    double vdop;       // 垂直精度因子 (Vertical Dilution of Precision)
    int satellite_count;  // 可见卫星的数量
    };
    
    // GPS设备类，用于模拟或记录GPS的操作
    class GPSDevice {
    public:
    // 构造函数
    GPSDevice() : latitude(0.0), longitude(0.0), altitude(0.0), timestamp(0.0), speed(0.0), heading(0.0), hdop(0.0), vdop(0.0), satellite_count(0) {}
    
    // 更新GPS数据
    void updateGPSData(double lat, double lon, double alt, double time, double spd, double head, double h_dp, double v_dp, int sat_count) {
        data.latitude = lat;
        data.longitude = lon;
        data.altitude = alt;
        data.timestamp = time;
        data.speed = spd;
        data.heading = head;
        data.hdop = h_dp;
        data.vdop = v_dp;
        data.satellite_count = sat_count;
    }
    
    // 获取当前GPS数据
    GPSData getGPSData() {
        return data;
    }
    
    // 打印GPS数据
    void printGPSData() {
        std::cout << "Latitude: " << data.latitude << "\n";
        std::cout << "Longitude: " << data.longitude << "\n";
        std::cout << "Altitude: " << data.altitude << " meters\n";
        std::cout << "Timestamp: " << data.timestamp << " seconds\n";
        std::cout << "Speed: " << data.speed << " m/s\n";
        std::cout << "Heading: " << data.heading << " degrees\n";
        std::cout << "HDOP: " << data.hdop << "\n";
        std::cout << "VDOP: " << data.vdop << "\n";
        std::cout << "Satellite Count: " << data.satellite_count << "\n";
    }
    
    private:
    GPSData data;  // GPS数据
    };
    
    
    C++
    
    
![](https://ad.itadn.com/c/weblog/blog-img/images/2025-08-18/BUkRsQo4JSX6LnuNPqTmCGMOEfDw.png)

10. 总结与讨论

GPS技术在自动驾驶领域发挥着核心作用，在全球范围内提供精确的定位数据，并为车辆导航、自动控制和决策提供支持。然而，在精度、覆盖范围以及更新速度等方面存在局限性，在一定程度上限制了其性能表现。因此自动驾驶系统通常需要与多种辅助传感器（如惯性测量单元IMU、激光雷达）进行数据融合以弥补单一技术所带来的不足。随着科技的进步趋势可知，在未来GPS与其他技术的深度协同中将显著提升自动驾驶系统的定位精度，并以此为基础保障驾驶操作的安全性和智能化水平

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