厉害了北斗！高精度定位让共享单车不再“漂移”

2017-05-24 09:37:14 来源：今日头条抢沙发

2017-05-24 09:37:14 来源：今日头条

摘要：随着北斗导航卫星系统的建设完善，北斗的应用市场越来越大、定位精度越来越高。今天，第八届中国卫星导航学术年会在上海召开，中国卫星导航系统管理办公室主任冉承其介绍，在共享单车领域，摩拜单车已全面支持“北斗+GPS+格洛纳斯”三模卫星定位；ofo小黄车与北斗导航开展战略合作，推出了北斗智能锁；在北京流行的小蓝单车与上海企业合作，利用北斗地基增强系统实现了米级（精度范围1米）定位，即使在高架下、楼宇间、树荫下等信号遮挡处，共享单车的定位也不会出现“漂移”。
关键词：北斗共享单车

　　随着北斗导航卫星系统的建设完善，北斗的应用市场越来越大、定位精度越来越高。今天，第八届中国卫星导航学术年会在上海召开，中国卫星导航系统管理办公室主任冉承其介绍，在共享单车领域，摩拜单车已全面支持“北斗+GPS+格洛纳斯”三模卫星定位；ofo小黄车与北斗导航开展战略合作，推出了北斗智能锁；在北京流行的小蓝单车与上海企业合作，利用北斗地基增强系统实现了米级（精度范围1米）定位，即使在高架下、楼宇间、树荫下等信号遮挡处，共享单车的定位也不会出现“漂移”。

　　卫星和地基系统同步推进

　　中国卫星导航系统委员会主席王力在年会上表示，当前，北斗系统已为亚太地区用户提供稳定可靠的时空信息服务，15颗卫星在轨稳定运行。5颗新一代北斗卫星完成了在轨调试，即将入网工作。在此基础上，我国今年将发射6—8颗北斗卫星。2018—2020年，还将发射20多颗北斗卫星，率先为“一带一路”国家提供基本服务，逐步形成全球服务能力。“我们将实现北斗与其他全球导航卫星系统的兼容共用，致力于为全球用户提供更好的导航服务。”

　　要实现高精度的位置服务，不能光靠先进的导航卫星，还需要大规模的地基增强系统。冉承其在大会报告中透露，我国已完成北斗地基增强系统第一阶段的建设，包括150个框架网基准站、1200个加强密度网基准站、国家综合数据处理中心、6个行业数据处理中心等。目前，这个系统能为全国各省区市提供米级、亚米级高精度定位服务，为北京、上海、广东等16个省市提供精度更高的动态厘米级、静态毫米级定位服务。

　　“城市峡谷”单车精准定位

　　为了用市场化方式推广应用高精度服务，中国兵器工业集团和阿里巴巴集团共同出资，在上海成立了千寻位置网络有限公司。“在即将到来的物联网、机器人时代，亚米级、厘米级定位服务将成为一种公共服务，就像供电服务一样，让我们不可须臾离。”千寻位置首席执行官陈金培在年会“北斗青年论坛”上表示，近期迅速扩张的共享单车市场，就是他们提供高精度定位公共服务的一个领域。

　　据悉，该公司研发的北斗高精度定位服务及算法已接入北京的15万辆小蓝单车。许多骑过共享单车的人有这样的遭遇：在手机APP上看到不远处有一辆单车，走到那儿却杳无踪迹，兜了很长时间才在附近找到。出现定位“漂移”的主要原因，是GPS定位精度不够高，特别在高架下、楼宇间、树荫下等信号遮挡处，误差会很大。而利用差分定位原理的北斗地基增强系统，依托遍布全国的卫星定位地基增强站，融合各类定位技术，通过互联网平台提供全天候高可用差分播发服务。接入这个系统的共享单车，在有建筑、大树遮挡的“城市峡谷”地带也能被精准定位，精度范围为1米左右。

　　冉承其表示，北斗系统还能助力解决共享单车的乱停放问题。“利用北斗的高精度定位能力，我们能够打造‘电子围栏’。骑车人如果不在规定区域停车，就无法关锁结算。”

　　北斗数据平台向社会开放

　　为了让更多的企业、科研机构、创业者进入北斗高精度位置服务行业，做大产业生态，千寻位置在北斗青年论坛上发布了“北斗开放能力平台”。作为全国首个北斗系统的开放性数据及能力平台，它将为用户提供海量的多维度数据、分布式计算能力、测试分析能力、应用场景验证等，为北斗相关行业开发者提供“一站式”的算法研发服务。

　　陈金培介绍，北斗能力开放平台的海量多维数据，基于我国北斗地基增强系统产生，由1450个地基增强站数据、11万虚拟观测点数据、千寻位置积累的测试数据等组成。这个开放平台为用户提供“数据—计算—测试—应用”完整闭环，能提高他们的研发效率，促进产学研合作。例如，用户可利用开放平台的云计算资源，进行海量数据计算；还可获得在自动驾驶、共享单车、无人机等实际场景中验证各种算法的机会。“我们希望使用者尝试用最新的技术，解决城市峡谷多路径问题、低纬度地区电离层模型、基于人工智能的轨道预测等难题，迎接智能时代的到来。”

　　年会同期，在国家会展中心（上海）举办了第八届中国卫星导航应用与成果展。展出面积12000平方米，140余家国内外知名导航企业参展，全面展示北斗系统在交通运输、海洋渔业、水文监测、气象预报等多个行业和大众消费领域的应用。

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责编：liuhan

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