GNSS技术能够在几米精度范围内知晓任何物体的绝对位置，它为我们解决了很多难题。现在，从智能网联车、自动驾驶到无人机、机器人，导航应用对自动化需求不断提高，这亟需更高精度的定位解决方案。

　　GNSS & DR组合定位，实现持续导航

　　DR (Dead Reckoning)，航位推测法，指的是在知道当前时刻位置的条件下，通过测量移动的位置和方位，推算下一时刻位置的方法。通过在设备上加装加速度传感器和陀螺仪传感器，DR算法可以自主确定定位信息，具有短时间内实现局部高精度定位的特点。

　　GNSS定位在遮挡环境、多路径较严重场景下效果较差，此时结合DR算法，就可以推测出下一秒或多秒内的定位结果。另外，GNSS数据更新频率通常为1Hz，不能满足高动态需求，而IMU（Inertial Measurement Unit，惯性测量单元）更新频率可达100Hz，借助组合，可以显著提高结果频率。但是，DR算法精准度随滤波深度增加而变差，所以需要GNSS对其进行实时纠偏，确保以实际数据不断地更新推测出的位置，达到最好的效果。

　　主要工作模式如下：

　　上一点估算位置 + IMU数据→预测下一点位置；

　　预测的位置 + GPS定位→更新当前位置；

　　循环。

　　RTK技术，支持分米/厘米级定位精度

　　RTK（Real-time kinematic），称为实时动态差分法，又称为载波相位差分技术，是实时处理两个测量站载波相位观测量的差分方法，包括传统RTK和网络RTK。

　　在传统RTK工作模式下，只有一个基准站（GNSS接收机），基准站和流动站之间的距离有限制。基准站将接收到的测量数据与设置基准站的数据进行计算得出差分数据，然后将差分数据通过电台发送给流动站（用户接收机）。流动站也能通过电台接收基准站发送的差分数据，并进行计算，最终得出我们所需要的坐标数据，并提高定位精度。

　　在网络RTK中，有多个基准站，用户不需要建立自己的基准站，用户与基准站的距离可以扩展到上百公里，网络RTK减少了误差源，尤其是与距离相关的误差。

　　首先，多个基准站同时采集观测数据并将数据传送到数据处理中心，数据处理中心有1台主控电脑能够通过网络控制所有的基准站。所有从基准站传来的数据先经过粗差剔除，然后主控电脑对这些数据进行联网解算。最后，播发改正信息给用户。

　　网络RTK至少要有3个基准站才能计算出改正信息。改正信息的可靠性和精度会随基准站数目的增加而得到改善。当存在足够多的基准站时，如果某个基准站出现故障，系统仍然可以正常运行并且提供可靠的改正信息。

　　相比传统RTK，网络RTK对误差估算得更加准确，通过VRS (Virtual Reference Station)虚拟参考站技术进一步增强基准站和流动站误差的相关性。总的来说，网络RTK的精度和稳定性，要高于传统RTK。

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