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军工级别的高精定位,会是什么样?

2016年09月09日 09:41:42
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来源:极客汽车

把自己完全交给导航,你怕不怕?

不知道你们有没有这种感觉,每当晚上加完班,打开打车软件准备叫车回家时,内心总会有一种莫名的忐忑。一心想早点回家的你,生怕司机来接你的时候,因为定位不准或者导航路径错误而迟迟找不到人。 反正对我来说,听到司机师傅说「那我导航过来接您」的时候就会不由得心(ju)头(hua)一紧。这么一句话,可能意味着 20 分钟的等待或者是 5 的取消费用…

因此,当我听说有家公司想要解决定位不准问题的时候,简直高兴得合不拢嘴。 这家公司名叫千寻位置,成立于 2015 年 8 月 18 日,由阿里巴巴集团和中国兵器工业集团各出资 10 亿共同成立。

「互联网思维+军工级技术」的搭配,听起来是不是有些不搭?没关系,这篇文章告诉你千寻位置到底是一家怎么样的公司。

千寻用的技术有何不同?

事实上,我们很多人熟知的,每天在手机导航、App 中使用到的定位系统叫做 GPS(全球定位系统)。他是美国的一个军方项目,原理是通过环绕地球的 24 颗定位卫星来确定当前位置。 除了 GPS 之外,我们熟知的定位系统还有俄罗斯的 GLONASS 系统、欧洲的伽利略系统以及中国的北斗定位系统。

千寻位置的定位系统除了集成上述两大卫星系统,还使用我国「北斗」卫星定位系统。和一般手机使用 GPS 系统时单独通过卫星定位不同,北斗所用的定位方法是卫星加通信基站的形式。手机首次接入移动互联网后,通过最近的一个地面通信基站把位置上报给平台,就可以迅速找到该位置能接收的卫星信号,将初始定位时间由 30 秒到 1 分钟缩短至 3~5 秒,更快获得定位。

目前为止,千寻位置已在全国建设了超过 1000 个基站,到年底会建成 1200 个卫星导航参考站,成为全球最大规模的分布式地基增强系统。

通过卫星加地面通信基站的定位模式,北斗系统在定位精度上也比现在的 GPS 系统有优势。一般现在用户使用 GPS 定位,精度在 5-10 米。有些民用设备能够兼容北斗和 GPS 两种模式,定位精度可以达到 3-5 米。

但事实上,北斗定位的精度远比我们想象的要精确。

利用北斗导航系统与覆盖全国的地基增强系统,千寻位置能做到毫米级的高精度定位。并且,使用北斗系统,从保护国家机密的角度上也有优势。毕竟虽然 GPS 卫星本身并不从客户端传回数据,但利用 GPS 实现A-GPS 辅助定位系统,仍能将部分定位数据传送回去。

因此,很多设备的定位信息也会被国外所获取。这样一来,必然会存在泄漏国家机密的隐患。使用了自家的北斗定位技术之后,这个问题就不存在了。 为此,千寻位置开发出了 FindNow 系统,不但支持常用的 A-GPS / A-GLONASS 卫星系统,而且还是全球首个支持 A-北斗卫星系统的辅助定位系统。 这对于一家位置服务商来说,显然就有了更强的适应能力和服务能力。

千寻位置都能做什么?

说完技术,最终我们还是得回到产品和应用场景中。目前,千寻位置分别能够提供三种不同精度的定位服务,分别是: 1. 跬步 FindM —— 亚米级高精度定位 2. 知寸 FindCM —— 厘米级高精度定位 3. 见微 FindMM —— 毫米级高精度定位 显然,你会发现这三种定位服务由米向毫米依次递进,虽然都被称作高精度定位,但有着不同的应用场景。

回到 GeekCar 一直关注的未来出行、车联网、自动驾驶领域。这种定位精度的区别也体现的非常明显。比如,我们现在使用的车载导航,很多时候就是属于亚米级别的高精度定位。在这种定位精度下,车辆自带的传感器能够识别车辆具体位置,并且能识别方向等信息。因此,才能给用户提供确定的导航信息。

而厘米级的定位,应用场景会更有针对性。比如我们一直在谈的无人驾驶、辅助驾驶等场景,其实就需要不同的厘米级高精度定位。当然,这里面根据无人驾驶的等级,需要的精度也不同。例如,ADAS 级别的驾驶辅助,所需要的定位精度就比自动驾驶要低一些。甚至于完全的无人驾驶,可能需要精确到车道线的定位精度,大约在 5cm 左右。 也就说是,对于我们常常所说的无人驾驶领域,厘米级别的高精度定位已经基本够用。再配合着激光雷达等车身传感器的应用,就组成了无人驾驶的数据和必要基础。 至于毫米级的高精度定位,应用的场景就和我们日常生活略显遥远。目前只在一些特定行业应用,例如形变危楼、边坡的监测等等。但总的来说,不同级别的高精度定位,都有自己特定的应用场景。随着未来的不断开发利用,这些场景也会变得越来越多样化。 看完这些介绍,你是不是对这家公司、对北斗系统都有了更多的好奇。

事实上,10月14日,在杭州举办的云栖大会上,千寻位置也会举办一场名为「触摸时空的力量」的千寻专场峰会。到时候,你也有机会了解到更多关于这家公司的更多细节。

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责任编辑:张小莎 PA034
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