乐视引入超百亿战略投资，量产车型即将亮相
05-27
近日，加州大学研究人员推出了一种可以实现厘米级定位的GPS（全球定位系统）数据处理方法准确性。
，使用低功耗处理器来满足数据处理需求。
这一新突破可用于自动驾驶等需要高精度技术的领域。
与其他厘米级GPS算法相比，其优势在于数据处理的简单性。
这项新技术的成果是通过几个方程来确定 GPS 接收者的位置。
在保证厘米级精度和实时应用的同时，只需要少量的计算，无需增加复杂的数据处理。
在产品应用方面，不仅适用于专业导航系统，还可以在自动驾驶汽车领域实现商业化应用。
目前，手机、可穿戴设备等消费数码产品无需改变硬件配置，只需要软件升级即可使用厘米级定位数据，而无需大幅提高产品价格。
加州大学的研究由加州伯恩斯工程学院电气和计算机工程专业的 Jay Farrell 领导，他在 IEEE 的交通控制系统技术部分发表了一篇有关该技术的论文。
目前，管理研究项目的团队中有两名成员已在高通和谷歌任职。
GPS定位的概念最早出现于20世纪60年代初。
它是一种基于空间的导航系统，允许使用设备的接收者计算他或她的位置和速度。
主要原理是估计从头顶上的四颗或更多卫星接收无线电信号并确定您的位置所需的时间。
由于国防等原因故意引入的误差，民用级GPS的定位精度约为20米。
目前，为了进一步提高定位精度，DGPS（差分全球定位系统）诞生了。
简单来说，就是在已准确确定位置的已知点上配备 GPS 接收器作为固定地面参考点。
通过在参考点和定位设备之间增加一个通过广播进行位置修正的步骤，精度可以达到1米。
。
尽管如此，米级精度还不足以支持现有的自动驾驶汽车。
为了满足自动驾驶汽车的自动化运行和安全需求，精度必须保证知道车辆处于哪条车道。
并且当车辆高速行驶时，需要提供足够的位置点样本采集量并保持较高的采样率。
-整个驾驶过程中的带宽通信，以实现实时提供高精度定位的功能。
这无疑增加了精确定位的难度。
现有技术要达到厘米级精度，需要将 GPS 测量与从设备导航系统内的惯性测量单元（例如车载陀螺仪）获得的数据相结合。
GPS提供高精度定位数据，惯性测量单元实现高采样率采集和连续高带宽通信。
然而，这种方法的计算成本非常高，限制了该技术在现实世界中的应用。
因此，如果加州大学的精简计算产品得到充分开发，将具有强大的商业潜力。
车云居也曾报道过厘米级定位系统的案例。
该公司的最终目标是拥有自己的厘米级精准定位系统，独立运行在手机核心处理器上。
目前很多研究已经开始关注算法，利用软件手段来解决计算复杂度。
在人们的视线之外，软件算法正在减轻即将到来的自动驾驶的负担。
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