ublox -实测 | 网络RTK与PPP-RTK真实性能对比

时间:2024-07-23

 

   Patty Felts

  u-blox产品中心服务部门产品营销经理
  在地球上高精度定位人员、动物或物体需要使用GNSS接收机,也需要网络RTK校正服务的支持,此类服务需要考虑到大气、卫星钟偏移和信号延迟造成的误差。
  有三种标准方法可以校正这些误差:实时动态定位(RTK)、精密单点定位(PPP) GNSS校正服务,以及PPP-RTK(两者的组合)。除此之外,还需要配套的设备来提高定位精度,例如勘测级GNSS接收机或大众市场智能天线。任何以上方法与配套设备相结合,都能优化终端应用的定位精度。
  许多GNSS导航应用都有着高精度要求。勘测级GNSS接收机的精度高于大众市场智能天线能提供的精度。当然,这不无代价。大众市场智能天线的精度足以满足一些高精度GNSS导航应用的要求,包括运输、电动车、IoT应用场景和机器人。设计人员致力于为设备配备可靠、高精度的定位系统,同时也要将成本控制在合理范围内。
  GNSS用户可以通过实际路面测试来验证设置的能力水平。这让他们可以了解这些设置的性能,并加以对比。
  Aptella(之前的品牌名称为Position Partners)是澳大利亚的一家自动化和定位技术解决方案提供商,他们择机测试和对比了网络RTK与PPP-RTK GNSS校正服务的功能,并为客户提供了测试结果。
  我们将探讨这些结果,不过首先,我们来盘点一下RTK、PPP和PPP-RTK方法的工作原理、所需设备,以及这次测试的参与者。
  网络RTK、PPP GNSS和PPP-RTK

 

  上述校正方法采用的路线是不同的。RTK GNSS校正服务通过对比一个或多个参考站的卫星信号来计算并校正GNSS误差。随后检测到的任何误差都会使用基于IP的通信途径传输,即便在最近基站30公里半径以外,仍能保持可靠性。网络RTK通常需要GNSS接收机与服务之间的双向通信,因此这类解决方案的推广难度更大。这种方法可在几秒钟之内提供厘米级定位精度。
  精密单点定位(PPP) GNSS校正服务则采用截然不同的工作方式。它们会通播在一个较大的地理区域内有效的GNSS误差模型。不同于RTK,此服务仅需要单向通信(基于IP或通过卫星L-band),因此更容易扩展推广。
  PPP高精度定位需要3分钟到半小时之间,以提供精度在10厘米以内的位置估计。勘测或测绘等静态应用通常会使用这种解决方案,但这种解决方案不太适合无人驾驶飞行器或移动机器人等动态应用。
  最近,这两种方法合二为一,称为PPP-RTK GNSS校正服务,或称为状态空间表示(SSR) 校正服务。这种组合结合了RTK网络的精度和快速初始化时间与精密单点定位的通播性质。与PPP类似,该方法基于在广泛的地理位置保持有效的GNSS误差模型。一旦GNSS接收机通过单向通信获得这些PPP-RTK校正数据,这种方法就会计算GNSS接收机的位置。
  勘测级GNSS接收机与智能天线对比

 

  勘测级接收机通常用于大地勘测和测绘应用。旨在为土木工程、建筑、地理信息系统数据、土地开发、采矿和环境管理提供高度精准的定位信息。
  当今的模块可从多个卫星星座获取数据,并支持网络RTK。这些设备通常非常昂贵,每台售价可达到数千美元,原因就在于它们高度精确,精确度从厘米到毫米不等。
  大众市场智能天线是专用的接收机/天线集成设备,旨在接收卫星星座的信号和开箱即用的GNSS校正服务。智能天线会捕捉并处理原始数据,以实现精准定位。独立的GNSS天线不分精度等级,因为精度等级取决于与天线搭配使用的集成GNSS接收机和校正服务。
  大众市场智能天线的价格要比勘测级GNSS接收机更低,但性能要略逊一筹,精确度从数厘米到数分米不等。
  以下测试使用勘测级GNSS接收机在静态模式下验证控制坐标,并在运动模式下比较RTK与PPP-RTK的结果。这些静态和动态测试中还使用GNSS智能天线作为配套设备。
  合作开展性能测试

 

  Aptella公司执行了性能测试,并向客户提供了测试结果。但另外四家公司的参与合作也至关重要。
  AllDayRTK运营着澳大利亚密度最高的连续运行参考站(CORS)网络。本次测试使用其网络RTK校正服务与PPP-RTK进行比较。
  u-blox PointPerfect为这些测试提供了PPP-RTK GNSS校正服务。
  这两项校正服务与Topcon HiPer VR勘测GNSS接收机和大众市场智能天线Tallysman TW5790配合使用。
  测试两种校正服务

 

  在澳大利亚墨尔本市,Aptella围绕几个目标进行了静态和动态测试:
  使用Tallysman TW5790等大众市场GNSS设备测试RTK和PPP-RTK GNSS校正。
  展示Tallysman智能天线与PPP-RTK校正配合使用时的功能。
  评估PointPerfect PPP-RTK GNSS校正,并对照公开的规格评估“实际”结果。
  确定这些规格是否符合大众市场应用和电动车安全要求(30厘米@95%)。
  提供适合PPP-RTK校正的应用场景和应用的深入见解。
  静态测试结果

  

  通过这些测试,专家对RTK与大众市场Tallysman智能天线支持的PPP-RTK GNSS校正服务的精度进行了比较。  他们还验证了u-blox公布的PPP-RTK性能规格。
  首先,使用勘测级Topcon HiPer VR GNSS接收机在静态模式下验证控制坐标。在获得这些数据后,再改用Tallysman智能天线。
  下表汇总了PPP-RTK和RTK两种方法的代表性结果。两者的水平(平面)精度类似,但PPP-RTK的垂直精度低于RTK。
  RTK和PPP-RTK的水平精度均在厘米范围内。相比之下,RTK的垂直精度保持在厘米范围内,但PPP-RTK的校正误差在分米范围内。

  

  此外,大众市场设备的精确度在公布的规格范围内,即使在有障碍物的情况下,也能达到30厘米@95%的定位(平面)要求。但在测量高度时,这些坐标的精确度不如2D水平坐标的精确度。RTK的水平定位绝对精度与大众市场要求的30厘米@95%相符,但在垂直方向比PPP-RTK更精确。
  动态测试结果

 

  在墨尔本的街道上,Aptella专家测试了RTK和PPP-RTK校正在不同动态模式下的运行速度,例如在开阔天空下步行和在不同环境中驾车。
  RTK网络的测试设置包括AllDayRTK校正和勘测级GNSS接收机。另一方面,u-blox PointPerfect和Tallysman智能天线为PPP-RTK测试设置提供支持。两种设置的天线均安装在车顶,并在不同路线上行驶,以确保遇到各种GNSS条件。
  在开阔天空环境下步行:这项测试包括沿河岸散步。比较结果,发现两者相差无几,这证明PPP-RTK非常适合大众市场应用。

 

  不同条件下的道路驾驶:这项测试包括在墨尔本道路上不同条件下的驾驶,包括开阔天空和GNSS部分或全部遮挡的情况。路线包括桥下行驶和具有多径效应的区域。测试开始时,区域中的植被阻碍了智能天线的IMU初始化。驾驶测试期间没有使用IMU/惯性导航功能。
  车辆通过铁轨下的长隧道时取得的结果至关重要。在这种情况下,尽管环境不利,PPP-RTK方法仍然报告了位置。此外,PPP-RTK的重新收敛时间仅比RTK略慢一点。

 

  第二次测试获得的另外一个结果是,在经过较短的桥梁时,Tallysman智能天线的定位结果似乎没有偏离路径。

 

  驾驶途中的中断:为了测试中断,本次测试使用了较长时间维持对GNSS极具挑战性的环境,即车辆驶过墨尔本板球场人行天桥。PPP-RTK解决方案保持了行进轨迹,并有效地跟踪了路线(黄色)。另一方面,RTK网络解决方案报告了位于公路之外、铁轨上的位置。在这种中断情况下,RTK需要很长时间才能重新收敛到固定解。

 

  开阔天空驾驶:最后的公路测试是在开阔天空环境下进行的,两种设置的表现类似。这些设置都能提供车道级精度,适合大众市场应用。但为了全面评估PPP-RTK在这些条件下的准确性和可靠性,还需要进行实地验证和进一步测试。

 

  结束语

 

  Aptella进行了五次静态和动态测试,有助于评估不同设置在静态和动态实体定位方面的有效性。
  通过静态测试,Aptella得出结论,PPP-RTK与Tallysman智能天线配合使用时,可提供厘米级精度,性能与RTK相仿。但垂直精度却并非如此,PPP-RTK的垂直精度可达到分米级。
  在动态测试中,Aptella获得了重要结果,尤其是在环境无法与GNSS顺畅通信的情况下。即使没有IMU或惯性导航,PPP-RTK在车道级追踪方面的表现依然出色。在铁路桥和地下通道等短时间中断情景下,PPP-RTK保持了可接受的轨迹,而RTK则需要很长时间才能从这些具有挑战性的条件中重新收敛。
  总体而言,Aptella已经证明,PPP-RTK和GNSS智能天线的组合提供的结果适合需要厘米级水平精度的大众市场应用。
  如前文所述,勘测级设备精确度确实很高,但价格昂贵。在要求高度定位精度出色的大地勘测应用场景中,建议将勘测级GNSS接收机与网络RTK校正服务结合使用。
  另一方面,使用PPP-RTK校正的大众市场智能天线设备价格较低,但精确度也略低一些。尽管如此,这类设备依然非常适合不需要勘测级GNSS高度的静态应用。
  对于许多高精度导航应用,如运输、电动车和移动机器人,PPP-RTK足以达到这些终端应用所需的性能水平。智能天线设备的价格相对低廉,而且PPP-RTK能向所有端点通播单一校正流,因此可以更轻松地从少数几台原型设备扩展到大型移动IoT设备群。

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