AI 技术 引入 RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行

将 AI 技术 引入 RTK（实时动态定位）系统，可以实现智能化管理和自动化运行，从而提高系统的精度、效率和可靠性。以下是 AI 技术在 RTK 系统中的应用实例：

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一、AI 技术在 RTK 系统中的应用场景

1. 整周模糊度快速解算

• 问题：RTK 的核心是解算载波相位的整周模糊度，传统方法耗时较长。
• AI 解决方案：
  • 使用深度学习模型（如卷积神经网络 CNN）预测整周模糊度。
  • 通过历史数据训练模型，实现快速解算。
• 实例：
  • 某无人机公司使用 AI 模型将 RTK 初始化时间从 30 秒缩短至 5 秒，显著提升了作业效率。

2. 多路径效应抑制

• 问题：多路径效应是 RTK 定位误差的主要来源之一。
• AI 解决方案：
  • 使用机器学习算法（如随机森林、支持向量机）识别和过滤多路径信号。
  • 结合环境特征（如建筑物高度、地形）优化多路径抑制策略。
• 实例：
  • 某城市无人机配送系统通过 AI 技术将多路径误差降低了 50%，提高