在当今的数字化时代，全球导航卫星系统（GNSS）在众多领域中扮演着至关重要的角色。GNSS技术广泛应用于交通运输、物流管理、智能农业、无人机控制以及紧急救援等多个领域。通过GNSS，我们可以实现高精度的实时定位，这对于提高效率、保障安全以及优化资源配置都有着不可替代的作用。
掌握基于GNSS的实时定位系统开发技能，对于开发者来说具有极其重要的价值。这不仅能够提升他们在嵌入式系统和实时系统领域的专业能力，还能为他们打开进入物联网、智能交通等热门领域的大门。本教程将详细介绍如何开发基于GNSS的实时定位应用，包括技术架构与数据处理方法。
核心概念
实时任务的特性
实时任务是指那些对时间敏感的任务，它们需要在规定的时间内完成。在GNSS实时定位系统中，数据的采集、处理和传输都是典型的实时任务。这些任务通常需要满足以下特性：
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时间约束性：任务必须在指定的时间内完成，否则可能会影响系统的整体性能。
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确定性：任务的执行时间是可预测的，这对于保证系统稳定运行至关重要。
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优先级：实时任务通常具有不同的优先级，高优先级的任务会优先执行。
相关协议
在GNSS数据传输和处理中，会用到一些特定的协议，例如：
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NMEA 0183：一种广泛使用的串行通信协议，用于传输GNSS数据。它定义了数据的格式和传输方式。
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RTCM：用于差分GPS（DGPS）的协议，提供高精度的定位数据。
使用的工具
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Linux操作系统：作为开发环境和运行平台，支持实时任务的调度和执行。
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GNSS接收器：用于接收卫星信号并输出定位数据。
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串口通信工具 ：如
minicom或screen，用于与GNSS接收器进行通信。 -
数据处理工具 ：如
libnmea，用于解析NMEA 0183数据。
环境准备
软硬件环境
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操作系统：Ubuntu 20.04 LTS（推荐使用64位版本）
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开发工具：GCC（GNU Compiler Collection）版本9.3.0或更高
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GNSS接收器：支持NMEA 0183协议的GNSS接收器
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其他工具 ：
minicom、libnmea库
环境安装与配置
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安装操作系统
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下载Ubuntu 20.04 LTS的ISO文件，并使用USB驱动器创建一个可启动的安装介质。
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按照安装向导的指示完成安装过程。
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安装开发工具
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打开终端，运行以下命令安装GCC和相关工具：
sudo apt update sudo apt install build-essential -
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安装串口通信工具
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安装
minicom：
sudo apt install minicom -
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安装NMEA解析库
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安装
libnmea库：
sudo apt install libnmea-dev -
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配置GNSS接收器
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连接GNSS接收器到计算机的串口或USB接口。
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使用
minicom配置串口通信参数：
sudo minicom -s-
在
minicom配置菜单中，选择Serial port setup，设置波特率为9600（或根据你的GNSS接收器的波特率进行调整）。 -
保存配置并退出
minicom。
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实际案例与步骤
步骤1：GNSS数据采集
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编写数据采集代码
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创建一个名为
gnss_collector.c的文件，并编写以下代码：
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <unistd.h> #include <fcntl.h> #include <termios.h> #include <string.h> #include <nmea.h> #define SERIAL_PORT "/dev/ttyUSB0" #define BAUD_RATE B9600 int open_serial_port(const char *port) { int fd = open(port, O_RDWR | O_NOCTTY | O_SYNC); if (fd < 0) { perror("无法打开串口"); return -1; } struct termios tty; if (tcgetattr(fd, &tty) != 0) { perror("无法获取串口属性"); return -1; } cfsetospeed(&tty, BAUD_RATE); cfsetispeed(&tty, BAUD_RATE); tty.c_cflag &= ~PARENB; tty.c_cflag &= ~CSTOPB; tty.c_cflag &= ~CSIZE; tty.c_cflag |= CS8; tty.c_cflag &= ~CRTSCTS; tty.c_cflag |= CREAD | CLOCAL; tty.c_lflag &= ~ICANON; tty.c_lflag &= ~ECHO; tty.c_lflag &= ~ECHOE; tty.c_lflag &= ~ISIG; tty.c_iflag &= ~(IXON | IXOFF | IXANY); tty.c_oflag &= ~OPOST; tty.c_oflag &= ~ONLCR; if (tcsetattr(fd, TCSANOW, &tty) != 0) { perror("无法设置串口属性"); return -1; } return fd; } int main() { int fd = open_serial_port(SERIAL_PORT); if (fd < 0) { return -1; } nmea_parser_t parser; nmea_init(&parser); char buffer[1024]; ssize_t bytes_read; while (1) { bytes_read = read(fd, buffer, sizeof(buffer) - 1); if (bytes_read > 0) { buffer[bytes_read] = '\0'; nmea_parse(&parser, buffer, bytes_read); if (parser.fix_valid) { printf("时间：%s\n", parser.time); printf("纬度：%f\n", parser.latitude); printf("经度：%f\n", parser.longitude); printf("高度：%f\n", parser.altitude); } } } close(fd); return 0; } -
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编译代码
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在终端中运行以下命令编译代码：
gcc -o gnss_collector gnss_collector.c -lnmea -
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运行数据采集程序
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运行以下命令启动数据采集程序：
./gnss_collector -
步骤2：数据处理与分析
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编写数据处理代码
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创建一个名为
gnss_processor.c的文件，并编写以下代码：
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> typedef struct { double latitude; double longitude; double altitude; } gnss_data_t; void process_gnss_data(gnss_data_t *data) { // 示例：计算距离 gnss_data_t reference = {37.7749, -122.4194, 0}; // 参考点坐标 double lat1 = data->latitude * M_PI / 180.0; double lon1 = data->longitude * M_PI / 180.0; double lat2 = reference.latitude * M_PI / 180.0; double lon2 = reference.longitude * M_PI / 180.0; double dlat = lat2 - lat1; double dlon = lon2 - lon1; double a = sin(dlat / 2) * sin(dlat / 2) + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon / 2) * sin(dlon / 2); double c = 2 * atan2(sqrt(a), sqrt(1 - a)); double radius = 6371000; // 地球半径（米） double distance = radius * c; printf("距离参考点的距离：%f 米\n", distance); } int main() { gnss_data_t data = {37.7859, -122.4364, 10}; // 示例数据 process_gnss_data(&data); return 0; } -
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编译代码
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在终端中运行以下命令编译代码：
gcc -o gnss_processor gnss_processor.c -lm -
运行数据处理程序**
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运行以下命令启动数据处理程序：
./gnss_processor步骤3：实时数据可视化
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使用Grafana进行数据可视化
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打开浏览器，访问
http://localhost:3000，使用默认用户名admin和密码admin登录Grafana。 -
添加一个新的数据源，选择
InfluxDB作为数据源类型。 -
配置数据源的连接信息，包括数据库名称、用户名和密码。
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创建一个新的仪表板，添加一个新的图表。
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配置图表的数据查询，选择之前添加的数据源和相应的测量值。
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调整图表的显示设置，例如时间范围、轴标签等。
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使用D3.js进行数据可视化
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创建一个名为
index.html的文件，并编写以下代码：
<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>GNSS数据可视化</title> <script src="https://d3js.org/d3.v6.min.js"></script> </head> <body> <div id="chart"></div> <script> // 创建一个SVG容器 const svg = d3.select("#chart") .append("svg") .attr("width", 800) .attr("height", 600); // 模拟GNSS数据 const data = [ { time: "2023-10-01T12:00:00Z", latitude: 37.7749, longitude: -122.4194 }, { time: "2023-10-01T12:01:00Z", latitude: 37.7759, longitude: -122.4204 }, { time: "2023-10-01T12:02:00Z", latitude: 37.7769, longitude: -122.4214 }, { time: "2023-10-01T12:03:00Z", latitude: 37.7779, longitude: -122.4224 }, { time: "2023-10-01T12:04:00Z", latitude: 37.7789, longitude: -122.4234 } ]; // 定义比例尺 const xScale = d3.scaleUtc() .domain(d3.extent(data, d => new Date(d.time))) .range([0, 800]); const yScale = d3.scaleLinear() .domain([37.774, 37.779]) .range([600, 0]); // 绘制x轴 svg.append("g") .attr("transform", "translate(0,600)") .call(d3.axisBottom(xScale)); // 绘制y轴 svg.append("g") .call(d3.axisLeft(yScale)); // 绘制数据点 svg.selectAll("circle") .data(data) .enter() .append("circle") .attr("cx", d => xScale(new Date(d.time))) .attr("cy", d => yScale(d.latitude)) .attr("r", 5) .attr("fill", "blue"); </script> </body> </html> -
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运行D3.js可视化程序
- 打开浏览器，访问
index.html文件，查看数据可视化效果。
- 打开浏览器，访问
常见问题与解答
问题1：串口通信失败
解决方案：
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确保GNSS接收器正确连接到串口或USB接口。
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检查串口设备文件是否正确（如
/dev/ttyUSB0）。 -
使用
dmesg命令检查串口设备是否被正确识别：
dmesg | grep ttyUSB问题2：GNSS数据解析失败
解决方案：
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确保GNSS接收器输出的数据格式为NMEA 0183。
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检查数据解析库是否正确安装和配置。
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使用
minicom或screen工具直接读取串口数据，确保数据格式正确：
sudo minicom -D /dev/ttyUSB0 -b 9600问题3：Grafana无法显示数据
解决方案：
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确保Grafana数据源配置正确，并且数据源能够正常连接。
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检查数据查询是否正确，确保查询返回的数据格式正确。
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如果使用的是InfluxDB，检查数据库中是否有数据。
实践建议与最佳实践
调试技巧
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使用日志记录：在代码中添加日志记录功能，以便在运行时跟踪程序的执行情况。
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逐步调试：使用调试工具（如GDB）逐步执行代码，检查变量的值和程序的执行路径。
性能优化
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减少不必要的计算：在数据处理和可视化中，避免对整个数据集进行复杂的计算，可以只处理感兴趣的子集。
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使用多线程：将数据采集和处理任务分配到不同的线程中，提高系统的响应速度。
常见错误的解决方案
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数据格式问题：确保发送和接收的数据格式一致，避免因格式不匹配导致的问题。
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网络问题：检查网络连接，确保数据能够正常传输。
总结与应用场景
通过本教程，我们详细介绍了如何开发基于GNSS的实时定位应用，包括数据采集、处理和可视化。我们从GNSS数据的实时采集开始，逐步介绍了数据处理和可视化的方法，并实现了实时数据更新。掌握这些技能后，开发者可以将所学知识应用到各种实际项目中，例如智能交通、物流管理等。
在实际应用中，基于GNSS的实时定位系统可以帮助快速定位和跟踪目标，优化资源分配，提高效率和安全性。希望读者能够通过本教程的学习，将这些知识应用到自己的项目中，开发出更多实用的实时定位系统。
如果你对GNSS技术有更深入的兴趣，可以进一步探索高精度定位技术，例如RTK（实时运动测量）和PPP（精密单点定位）。这些技术可以进一步提高定位精度，为开发者提供更多的可能性。