2. 实时定位程序

RTKLIB 提供了 GUI 界面程序 RTKNAVI、和 CUI 命令行程序 RTKRCV 以进行实时定位解算。建议在看源码前，先实际动手操作 RTKNAVI，初步理解其中的概念。

2.1 RTKNAVI 使用示例

该部分主要参考自资料[25]。

2.1.1 软件和数据下载

RTKLIB 版本为 demo5 b34K，另外这里提供一段录制好的 RTCM 数据。

通常 RTKNAV 接入的是实时数据流，例如流动站会通过串口连接 GNSS 芯片，而基站通过 TCP 网络连接千寻的 CORS 服务。不过 RTKNAVI 也支持将这些数据录制下来，需要注意的时候，实时数据的录制与回放需要将相应的时间戳记录下来：

• 录制对应 RTKNAVI -> [L] -> Time-Tag 复选框；
• 回放对应 RTKNAVI -> [I] -> Time 复选框，同时将设置回放速度（如x1）。

2.1.2 打开 RTKNAVI

图2.1-1 RTKNAVI 主界面

2.1.3 加载配置文件（.conf）

图2.1-2 RTKNAVI 配置选项

通过 [Options] 按钮进入配置选项页面，随后点击其中的 [Load] 按钮，加载配置文件（/sample_data/rtcm/example.conf）。

2.1.4 选择输入文件

图2.1-3 RTKNAVI 输入文件

点击 RTKNAVI 主页面中的按钮 [I]，随后在输入文件页面中选择输入文件。

输入流动站和基准站的文件路径。点击“输入文件路径”字段右侧的 [...]，在第一列选择 /sample_data/rtcm/rover.rtcm3。同样在第二列选择 /sample_data/rtcm/base.rtcm3。这段数据是一段绕园区的 1Hz 步行数据，流动站为移远双频模块 LG69T，基站为千寻 CORS。勾选“Time”，并通过右侧下拉菜单选择 x1 来设置回放速度，然后在对话框中点击 [OK]。

2.1.5 使用 RTKPLOT 查看结果

图2.1-4 RTKPLOT 窗口

点击 RTKNAVI 上的 [Plot...] 打开 RTKPLOT 窗口，随后在 [File] 中的 [Open Shapefile...] 中选择一段 GIS Shape 文件 （/sample_data/converted.shp/*），注意这里是导入全部文件。

2.1.6 运行 RTKNAVI

图2.1-5 RTKNAVI 运行结果

点击 RTKNAVI 上的 [Start] 按钮。RTKNAVI 开始回放已记录的数据。启动几秒后，您就能得到 RTK 解。解的状态为 FIX 表示已获得模糊度固定的 RTK 解，其精度通常为厘米级。

2.1.7 结果对比

图2.1-6 结果对比

使用 RTKPLOT 左上角的 [连接与断开] 按钮，断开 RTKPLOT 与 RTKNAVI 的连接，随后双击按钮 [2] 并选择参考文件 /sample_data/rtcm/baseline.nmea，该文件是同时录制的和芯星通 UM960 的数据。从结果可以看到即使是优化过的 RTKLIB demo5 性能也与商业模块 UM960 存在有一些差距。

这主要是因为 RTKLIB 中的抗差和模糊度固定策略还存在改进空间。

2.2 数据传递过程

2.2.1 概述

图2.2-1 RTKNAVI 代码流程

RTKNAVI 对应的 CUI 程序是 RTKRCV，其主程序为 /RTKLIB-b34L/app/consapp/rtkrcv/rtkrcv.c。

经过梳理发现 rtkrcv.c 的主函数主要流程如下：

• 使用 rtkrcvinit() 函数初始化 svr_t 结构体（svr_t 是一个基本揽括所有的庞大结构体）；
• 通过 resetsysopt() 函数重置系统参数，如果有配置文件，会读取配置文件。否则会使用内部默认参数（rtkcmn.c/prcopt_default）；
• 通常包含两个线程用以进行实时处理（以串口获取数据为例）：
  • serialthread()：通过获取获取 16 进制的 RTCM 数据；
  • rtksvrthread()：解析来自串口的数据，将其转换为 obs_t, nav_t, rtk_t 等结构体。
• 核心算法运算 rtkpos();
• 输出结果 writesol()。

图2.2-2 RTKNAVI 数据流程

上图则显示了 RTKNAVI 从 RTCM 的数据、解析再到算法运算的数据流通流程。通常流动站会使用 MSM7 的数据类型，而基站端则使用 MSM4 的数据类型（数据更精简，便于传输）。基站数据中通常不包含星历数据，不过如果需要的话，也可以通过 MSM7 来获取，并在 RTKNAVI 中打开相应的设置（misc-navmsgsel）。

2.2.2 RTCM 的读取

图2.2-3 RTCM 数据流

通过观测正在运行的的 RTKNAVI 程序的监视窗口（monitor），可以发现 RTCM 数据基本是以 D3 开头的 16进制数据。

图2.2-4 RTCM 数据类别

具体的 RTCM 报文类别如上所示。

2.2.2 RTCM 的解析

图2.2-5 RTCM 数据解析

• 通过 strread() 函数读取 16 进制的 RTCM 数据，数据存储在 svr->buff 中；
• 在经过 decoderaw() 进行解析时：
  • 逐字节读取报文的过程中，每当检测到一个完整的 RTCM 报文就会进行一次报文的拷贝（将 svr->buff[] 中单个的 RTCM 报文拷贝到 svr.rtcm->buff 中；
  • 会根据报文的类型，完成相应的解析工作（如 decode_msm7(), decode_1019() 等），会根据报文的类型分别存储到 rtcm->obs 或 rtcm->nav 结构体中，例如：
    • 观测数据：解析 MSM7 数据，会将其存储到 rtcm->obs 中；
    • 星历数据：解析 1019 数据，会将其存储到 rtcm->nav 中；
    • 定位数据：解析 1006 数据，会将其存储到 rtcm->sta 中（1006 报文是芯片提供的一个单点定位结果）。
  • 随后利用 updatesvr() 将解析好的 rtcm->obs 或 rtcm->nav 数据合入 svr->obs 或 svr->nav 结构体中，需要注意的是在解析观测数据（如 MSM7 数据）时，需要检测多个星座是否为同一历元，如果是同一历元，则将其存储在一起（由 RTCM 报文中的同步标识作为判断依据）。

2.2.3 定位解算

图2.2-6 定位前数据准备

定位之前的星历数据和基站位置数据是通过引用传递进去的，不过观测数据则会进行一次拷贝，具体的是定义一个新的 obs_t 数组，而后将流动站和基站的观测数据顺序存入该数组中。

图2.2-7 定位解算

最后就是进入定位算法的解算了，更多细节可以参考后续伪距定位、相对定位和精密单点定位的章节。

对于定位算法以外的部分业务函数，它并非笔者所关注的重点，因此将不会对其进行更多的分析，也不会解析其源码。