【学习记录】调试千寻服务+DTU+导远RTK过程的记录

最近调试车载定位的时候,遇到了一些问题,千寻服务已经正确配置到RTK里面了,但是导远的定位设备一直显示RTK浮动解,通过千寻服务后台查看状态,长时间显示不合法的GGA值。

首先,通过四处查资料,千寻服务、DTU、导远定位这三个东西的关系应该是下面这样的。卫星发送的GPS信息首先传达到车载的GNSS设备,此时的位置信息收到电离层等原因不可避免存在误差,车载GNSS设备将收到的GPS信息通过DTU上传到千寻服务的后台,后台根据传入的位置信息,分析出一个距离所在位置最近的RTK基站,将来自该基站的差分数据通过互联网下发到DTU,再传入车载的GNSS设备,最后在车载的GNSS设备中,通过差分数据对先前的GPS数据进行校正,从而实现厘米级的定位。

这个过程中卫星提供的GPS数据分为多种格式,最常用的两种是gprmc和gpgga,这两个格式大差不差,最关键的部分就是其中的经纬度信息,可参考链接,按照前面的理论,如果车载GNSS设备收到的定位信息不准,甚至于没有收到,那么也就没办法告诉千寻服务自己在哪,千寻服务自然提供不了差分信息。这正好和前面报错信息里的内容对上了,根据链接里提供的gprmc和gpgga格式,报错信息里缺失的部分就包含了经纬度。也就是说,解不出固定解本质上就是GNSS信号不好,导致整个数据链没跑通。

另外,根据导远技术支持的说法,千寻后台报GGA错误并不会影响,因为导远的设备会同时上传gprmc,这里面也包含了经纬度信息,所以只要车端的定位上面显示了计算出固定解,那么就是计算出来了,不用管千寻位置的后台,实测千寻的后台延迟蛮大的,调试设备的时候显示非法的GGA值,但是调试完的时候又变成了固定解,总之就以设备为准。

相关推荐
hjs_deeplearning7 小时前
文献阅读篇#12:自动驾驶中的基础模型:场景生成与场景分析综述(3)
人工智能·机器学习·自动驾驶
hjs_deeplearning1 天前
文献阅读篇#11:自动驾驶中的基础模型:场景生成与场景分析综述(2)
人工智能·机器学习·自动驾驶
奔袭的算法工程师1 天前
CRN源码详细解析(2)-- 图像骨干网络之Resnet18
网络·人工智能·深度学习·目标检测·自动驾驶
不做无法实现的梦~1 天前
PX4怎么使用使用PlotJuggler分析PX4日志
linux·嵌入式硬件·机器人·自动驾驶
虹科网络安全2 天前
艾体宝方案 | 释放数据潜能 · 构建 AI 驱动的自动驾驶实时数据处理与智能筛选平台
人工智能·机器学习·自动驾驶
不做无法实现的梦~2 天前
使用ros2来跑通mid360的驱动包
linux·嵌入式硬件·机器人·自动驾驶
智慧医院运行管理解决方案专家2 天前
当医院安全进入“自动驾驶”时代:AI机器人医院安全值守日记
人工智能·安全·自动驾驶
渡众机器人2 天前
开启智慧交通教学新篇章——智能网联车路协同沙盘让前沿科技,走进你的课堂
科技·自动驾驶·车路协同·智能网联·专业·沙盘
SCKJAI2 天前
突破边界,智联未来:赋能远程控制新体验
人工智能·机器学习·计算机视觉·自然语言处理·自动驾驶
m0_650108243 天前
AD-GS:面向自监督自动驾驶场景的目标感知 B 样条高斯 splatting 技术
论文阅读·人工智能·自动驾驶·基于高斯泼溅的自监督框架·高质量场景渲染