基于GPS的机器人导航系统
基于GPS遥感影像技术的花椒采摘机器人智能导航及轨迹规划的研究
基于GPS遥感影像技术的花椒采摘机器人智能导航及轨迹规划的研究基于GPS遥感影像技术的花椒采摘机器人智能导航及轨迹规划的研究摘要：随着农业自动化技术的快速发展，花椒采摘机器人作为现代农业生产的一项重要技术，受到了广泛关注。
本研究基于GPS遥感影像技术，旨在设计一种智能导航和轨迹规划系统，以提高花椒采摘机器人的自动化水平和工作效率。
通过对遥感影像的处理与分析，结合GPS定位技术，实现花椒田地的精确定位，为机器人提供有效的导航和轨迹规划信息。
经过实验验证，该系统能够显著提高花椒采摘机器人的工作效率和精确度，且具有较高的实用性和可操作性。
1. 引言1.1 研究背景农业自动化技术的发展对提高农业生产效率、减轻劳动强度、保护生态环境具有重要意义。
花椒作为一种传统的经济作物，其采摘过程一直依赖人工劳动，效率低下。
因此，设计一种能够实现自动化采摘的花椒机器人对于提高花椒生产效率具有重要意义。
1.2 研究目的本研究旨在设计一种基于GPS遥感影像技术的花椒采摘机器人智能导航及轨迹规划系统，使机器人能够在花椒田地中准确定位并自主规划采摘路径，提高采摘效率和准确度。
2. 系统设计2.1 遥感影像处理利用遥感影像处理技术对花椒田地进行景观分析和特征提取，获得田地的形状、大小、分布等信息。
同时，通过图像分割和分类技术，将花椒植株与其他物体进行区分，为机器人提供精确的定位和采摘目标。
2.2 GPS定位技术利用GPS定位系统获取花椒田地的精确位置信息，并将其与遥感影像处理的结果进行融合，实现对花椒机器人的定位精度提高。
同时，在实际采摘过程中，通过实时GPS信号更新，及时调整机器人的导航和轨迹规划。
2.3 花椒机器人智能导航与轨迹规划基于遥感影像信息和GPS定位结果，设计一套智能导航和轨迹规划算法。
首先，根据花椒田地的形状和大小，设置机器人的采摘路径规划策略。
然后，根据实时采集的遥感影像和GPS定位数据，调整机器人的行进方向和速度，实现对采摘过程的精确控制。
基于GPS的移动机器人多传感器定位信息融合
．
厂 表示椭球扁率 ＝ ．０ ５ １６６７ ７ 厂 ００３３２８０ ４ ４
ｅ 表示第一偏 率 ， ＝ｆ ｆ ｔ ｅ ２— ｌ ，
利用绝对定位和相对定位相结合的方法 ， 实现移 动 机器人定位． 多传感器数据 自 适应加权融合估 计算 法不要求知道传感器测量数据的任何先验知识 ， 计
收稿 日期 ： ０６ ０ —６ ２０ —６ ２ ． 基金项 目： 天津市 自 然科学基金 （ ２ ６５ １ ） ０ ３ １０ １ 第一作者 ： 盂祥荔 （９ １ １ ８～ ） ， 女 硕士研究生
然后利用全景 图像数 据精 确定 位 ； 用多传感器数据
融合算法融合 Ｇ Ｓ定位数据和其他数据信息组成定 Ｐ
位系统． 基于 Ｇ Ｓ的移动机器人定 位系统 由 Ｇ Ｓ 方 位 Ｐ Ｐ、
多传 感器数 据 自适应 加权 融合估 计算法
传感器、 光码盘组成 ， 采用多传感 器信息融合技术 ，
道路环境的影响， 同时还受到诸如时钟误差 、 传播误 １ 系统构建 差、 接收机 噪声等诸多 因素的影 响ｌ ．提高系统定 ２ Ｊ 首先利用光码盘得到的数据通过航迹推算法得 位精度有很多途 径 ， 例如 ： 利用 Ｇ Ｓ结合 电子地图 ； Ｐ
利用 Ｇ Ｓ Ｐ 信号对野外环境 中的机器 人进行粗定位 ， 到移动机器人 的车体位置 ， 然后与 Ｇ Ｓ 方位传感器 Ｐ、
ＧＳ Ｐ接收器
ｌ 经纬度 数据预处理 — 最终的车体位置
图 １ 系统构成
ｒｉ． Ｔ ｅ ｓｓｅ ｓｒ ｃｕｒ ｇ１ ｈ ｙ ｔｍ ｔｕ ｔ ｅ
维普资讯
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报
第２ ２卷
第 ６期
RTK-GPS在多机器人系统定位中的应用
邓鲁华1 宗光华1 王1 巍
（北京航空航天大学机械工程及自动化学院，北京1 !"""%$ ）
摘1 要：采用载波相位差分 ./0 为多移动机器人系统提供定位导航，利用串口和无线网络通讯构
成 一对多的数据链，转发基站改正数信号，利用里程计和 ./0 数 据加权融 合，消 除 ./0 数据中的
粗差 ，然后通过最小二乘估计确定 机器人 的位置，经 实验，此方 法可 以使多 机器 人系统 实现 "2 &
’""(年!" 月 第 ’$卷 第& 期
沈阳航空工业学院学报 J5KC;@4 5L 0M7;=@;< F;8:9:K:7 5L 37C5;@K:9A@4 N;<9;77C9;<
OA:2 ’""( G542 ’$1 P# !$%&（’""(）"& ""&’ ")
*+, - ./0 在 多 机 器 人 系 统 定 位 中 的 应 用
米的 定位精度。
关键 词：载波相位差分 ./0；多机器人；定位；最小二乘估计；加权融合
中图 分类号：+/’)
文献标识码：3
1 1 ./0（ .45647 /589:95;9;< 0=8:7> 全 球定 位 系 统）是美国第二代卫星导航系 统，由于它能够 为 全球 任意 位置 提 供 实 时的 三 维 定 位，因 此 被 广 泛 应用 于军 事、民 间 的 诸多 领 域 。其 基 本 原 理 是 通 过 ./0 接收机对卫星发出的伪距信号进行解码， 计算 出地 球上 的 绝 对 位置 ，为了 获 得 定 点 的 定 位 信息，必须同 时依赖四颗卫 星。按照 定位方式， ./0 定位可以分为单点定位和相对定位（ 差分定 位）。单 点定 位就 是根 据 一 台 接收 机 的 观 测 数 据 来确 定接 收机 的位 置，它 只能 采用 伪距 观测 量，虽 然设 备简 单，但是 由于 受到卫 星和 接收 机的 钟差 、 大气 传播 延迟 、多 路径 效应等 误差 的影 响，其定 位 精度较低，约为 & ? !" 米的精度级。差分 ./0 分 为两 大类 ：伪 距 差 分 和载 波 相 位 差 分。 其 中 载 波 相位差分（*7@4 +9>7 ,9;7>@:9A ）是实时处理两台 接收 机载 波相 位 观 测 量的 差 分 方 法，其 中 一 台 作 为基 准站 ，另 一台 作为 移动站 ，将 基准 站采 集的 载 波相 位发 送 给 移动 站 ，进 行 求 差 解 算 坐 标。 载 波 相位 差分 可以 抵 消 系 统的 公 共 误 差，使 定 位 精 度 达到厘米级。差分 ./0 由于其精度高、长期稳定 性好 、无 误差 累积 等 优 点 而 在室 外 移 动 机 器 导 航 人研究中得到了 广泛的应 用［ !］。本 文旨在建 立 一个 可以 在室 外环 境下 实现 协作 的多 移动 机器 人 系统 ，需 要机 器人 有较 高的长 期定 位精 度，因此 采 用载波相位差分 ./0 对机器人进行定位导航。
基于机器视觉的机器人自动定位与导航系统设计
基于机器视觉的机器人自动定位与导航系统设计机器视觉在机器人技术领域中发挥着重要的作用。
通过借助机器视觉技术，机器人能够感知环境、识别物体并进行自动定位与导航。
本文将探讨基于机器视觉的机器人自动定位与导航系统的设计。
一、引言随着人工智能和机器人技术的快速发展，机器人在日常生活中的应用变得越来越普遍。
而机器人的自动定位与导航是实现机器人智能化和自主性的关键技术之一。
机器视觉作为机器人感知环境的重要手段，为机器人自动定位与导航提供了可行的解决方案。
二、机器视觉技术在自动定位与导航中的应用机器视觉技术可以通过获取环境中的图像信息，从而实现机器人的自动定位与导航。
1. 物体识别与定位机器视觉可以通过对环境中的物体进行识别和定位，帮助机器人准确感知环境。
通过对物体进行特征提取和匹配，机器人可以确定自身相对于物体的位置，实现精确的定位。
2. 地标识别与导航地标的识别与导航对于机器人的定位与导航非常重要。
机器视觉可以通过识别地标和环境特征点，为机器人提供导航的参考。
这些地标可以是人为设置的标志物，也可以是环境中的固定特征点，比如墙壁、柱子等。
3. 路径规划与避障机器视觉技术还可以用于机器人的路径规划和避障。
通过对环境中障碍物的检测和分析，机器人可以选择合适的路径，并避免与障碍物碰撞。
这种能力对于机器人在复杂环境中的导航非常关键。
三、基于机器视觉的机器人自动定位与导航系统设计1. 硬件设计基于机器视觉的机器人自动定位与导航系统需要搭载相应的硬件设备。
首先，机器人需要安装高分辨率的摄像头，用于采集环境中的图像数据。
其次，需要将摄像头与处理器或控制器相连，实现图像数据的传输和处理。
最后，还需要搭配合适的传感器，如激光雷达或超声波传感器，用于辅助机器人的实时定位与障碍物检测。
2. 软件设计机器视觉算法在实现机器人自动定位与导航中起到关键作用。
软件设计包括以下几个方面：(1) 物体识别与定位算法：设计合适的算法，实现对环境中物体的识别和定位。
机器人的导航与定位
机器人的导航与定位随着科技的不断发展，机器人技术正在逐渐融入人们的生活中。
而机器人的导航与定位技术，则是使机器人能够自主地感知和定位周围环境，准确地进行导航和移动的关键。
一、概述机器人的导航与定位技术是指通过各种感知设备和计算方法，使机器人能够感知周围环境，识别位置与方位，并据此安排导航路径，实现自主移动和定位的技术。
导航与定位技术在机器人应用中具有重要地位，它不仅可以帮助机器人完成各种任务，还可以提高机器人的工作效率和安全性。
二、视觉导航与定位视觉导航与定位是一种常见的导航技术，它利用机器人上的摄像头或激光雷达等设备获取环境图像或点云数据，并通过图像处理和计算机视觉算法进行目标检测与识别，从而实现机器人在未知环境中的导航和定位。
这种技术广泛应用于自动驾驶汽车、无人机等领域。
三、惯性导航与定位惯性导航与定位是利用机器人上的惯性传感器，如加速度计和陀螺仪，来感知机器人的加速度和角速度，进而计算出机器人的位姿和位置的一种导航技术。
惯性导航与定位具有实时性好、精度高等优点，在室内环境中常常与其他导航技术相结合使用，提高导航和定位的准确性。
四、声学导航与定位声学导航与定位是利用声纳、超声波等设备，通过测量声波的传播时间和强度，结合声波反射原理，确定机器人与周围障碍物的距离和位置，并根据测量结果进行路径规划和导航。
这种技术主要应用于水下机器人、无人潜艇等领域。
五、卫星导航与定位卫星导航与定位是利用全球定位系统（GPS）等卫星导航系统，通过接收卫星发射的信号，计算机器人的经纬度坐标，实现全球范围的导航和定位。
卫星导航与定位技术已经广泛应用于无人飞行器、航海导航等领域，并取得了显著的成果。
六、融合导航与定位融合导航与定位是指将多种导航技术相结合，通过数据融合和算法优化，提高机器人导航与定位的准确性和鲁棒性。
常见的融合导航方法有卡尔曼滤波、粒子滤波等。
融合导航技术能够在不同环境和任务中适应性较强，已经成为机器人导航与定位研究的热点之一。
机器人技术中的自主导航
机器人技术中的自主导航近年来，随着技术的不断进步和应用范围的扩大，机器人技术在工业、医疗、军事等领域得到了广泛的应用和推广。
随之而来的，就是机器人技术中的自主导航问题日益凸显。
自主导航是指机器人在没有任何外部干扰的情况下，能够实现自主的移动和路径规划，同时能够避免碰撞，同时到达指定目的地的技术。
这个技术的发展对于机器人的智能化和自主化水平有很大的提高，对于机器人在实际应用中的可靠性和灵活性有很大的提升，也是机器人技术能够取得更大发展的关键。
目前机器人自主导航的技术主要有以下几种：1. 传感器导航技术传感器导航技术是一种通过使用机器视觉传感器，如摄像头和激光测距仪等设备，来获取环境信息和位置信息，并对机器人的移动和行为进行控制的技术。
这种技术的优点是在一定程度上能够实现自主导航，不需要对环境进行过多的预先规划。
但是，在复杂和变化的环境中，传感器导航技术的准确度和稳定性可能会受到较大影响。
2. 全局导航技术全局导航技术是一种通过使用全局定位系统，如GPS、GNSS 等，来获取机器人的位置信息，并通过在预先编制的地图上规划路径来实现自主导航的技术。
这种技术的优点是精度高、稳定性强，能够在较大范围内实现自主导航。
但是，在室内和障碍物密集的环境中，全局导航技术的应用受到了一定限制。
3. 基于SLAM的导航技术基于SLAM（同步定位与地图构建技术）的导航技术是一种通过全面评估机器人感知信息、位置信息等，动态构建环境地图的技术，实现机器人自主导航的技术。
这种技术的优点是精度和稳定性都很高，几乎可以适用于所有应用场景。
但是对于环境中存在的快速运动物体，或者是相对于机器人运动的瞬间速度非常快的物体，这种技术的适用性也有所限制。
总而言之，机器人技术中的自主导航是一个非常重要的技术问题。
在解决这个问题的过程中，需要综合考虑环境因素、机器人之间的交互以及传感器的稳定性等因素，提高机器人的智能化水平和自主性，使机器人在更广阔的应用领域得到更加广泛的应用和推广。
机器人导航系统知识要点梳理
机器人导航系统知识要点梳理机器人导航系统是指利用机器人自主感知和决策能力，实现在未知环境中自主导航和路径规划的系统。
它是机器人领域的核心技术之一，广泛应用于自动驾驶、无人机、智能家居等领域。
本文将对机器人导航系统的关键要点进行梳理。
一、导航技术1. 定位技术定位技术是机器人导航系统中的基础，包括传感器感知、地标识别、地图构建等技术。
目前常用的定位技术包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）和视觉定位等。
2. 地图构建技术地图构建技术是将环境中的空间信息转化为机器人能够理解的形式，为机器人导航提供基础数据。
地图可以通过激光雷达、摄像头等传感器实时生成，也可以由先验地图进行更新和维护。
3. 路径规划技术路径规划技术是指根据机器人当前所处的位置和导航目标，选择最优的路径进行导航。
常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法和深度优先搜索等。
机器人在规划路径时需要考虑避障、可行性和效率等因素。
二、传感器技术1. 激光雷达激光雷达是机器人导航系统中常用的传感器之一。
它通过发射激光束并接收反射的激光束来获取环境中的障碍物信息，实现对环境的感知和地图构建。
2. 摄像头摄像头可以通过图像处理技术获取环境的视觉信息。
在机器人导航系统中，摄像头广泛应用于地标识别、目标检测和实时图像处理等任务。
3. 超声波传感器超声波传感器可以测量距离，用于检测机器人周围的障碍物。
它主要用于近距离的避障和定位。
三、导航算法1. 全局路径规划算法全局路径规划算法是在机器人初始位置和目标位置之间进行路径规划的算法。
它可以找到最短路径或者最优路径，但计算量较大。
常用的算法有A*算法、Dijkstra算法等。
2. 局部路径规划算法局部路径规划算法是在机器人运动过程中根据环境变化进行路径规划的算法，主要用于避障和动态障碍物的处理。
常用的算法有基于速度障碍物（VO）的方法和人工势场法等。
3. 自适应路径规划算法自适应路径规划算法是根据机器人实时感知到的环境信息进行路径规划的算法。
机器人定位技术的工作原理
机器人定位技术的工作原理机器人定位技术是现代机器人领域中的重要部分，它通过利用传感器和算法来确定机器人在空间中的位置和方向。
这种技术的发展为机器人的自主导航、路径规划和环境感知提供了有力支持。
本文将介绍机器人定位技术的工作原理，并探讨其在不同应用领域中的应用。
一、定位技术的分类机器人定位技术可以按照其使用的传感器类型进行分类。
常见的定位技术包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统、视觉定位系统和激光雷达定位系统等。
1. 全球定位系统（GPS）全球定位系统是一种基于卫星导航的定位技术，通过接收卫星发射的信号，机器人可以精确计算自身的经纬度坐标。
然而，由于GPS信号在室内或复杂环境中的接收存在问题，机器人定位技术通常需要借助其他传感器进行辅助。
2. 惯性导航系统惯性导航系统利用加速度计和陀螺仪等传感器来测量机器人的加速度和角速度，从而计算出机器人的位移和方向。
这种技术的主要优点是精度高、响应速度快，但在长时间使用过程中会有累积误差。
3. 视觉定位系统视觉定位系统通过摄像头或深度相机等传感器来获取机器人周围环境的图像信息，并利用图像处理算法来识别目标物体或特征点。
通过与地图或先验知识的匹配，从而实现机器人的定位。
视觉定位系统在室内环境中具有较好的定位精度，但对光照条件和环境变化较为敏感。
4. 激光雷达定位系统激光雷达定位系统利用激光束扫描周围环境，并通过测量激光束的返回时间来计算机器人与周围物体的距离。
通过将多个激光束的测量结果组合，可以生成机器人周围环境的三维地图，从而实现机器人的定位。
二、机器人定位算法机器人定位算法是实现机器人定位的核心部分，它通过传感器测量数据和环境信息来实现机器人的定位。
常见的机器人定位算法包括扩展卡尔曼滤波（EKF）、粒子滤波、同步定位与地图构建（SLAM）等。
1. 扩展卡尔曼滤波（EKF）扩展卡尔曼滤波是一种基于状态估计的定位算法，通过结合系统的动力学模型和传感器测量数据，对机器人的位置和速度进行估计。
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基于GPS的机器人导航系统一、课题的来源及意义随着社会经济的飞速发展和科学技术的全面进步,以及人口老龄化、年青一代知识化、农林、水产、建筑、电力矿业、医疗等非制造领域中的熟练工人将日益短缺，智能机器人的出现成为不可阻挡的历史潮流。
但是如何实现机器人的高精度位移和动作成了当今时代的一大课题。
新一代智能机器人的研发在国内外已经受到越来越多的重视。
在工业发达的美、日等国，已研制出用于手工业、医疗、服务等领域的微小型机器人，如日本安川电机公司的SCORBOTER-V个人机器人，具有高轻度、高性能、高安全、高通用性的特点。
机器人的研究范畴将更加宽广，研究方法更加多样，研究对象更加复杂，与材料、物理、生物、信息等学科领域的交叉与融合更加深入。
二、方案设计及选择1. 总体方案设计本设计以新华龙公司的C8051F330单片机为控制核心，通过GPS模块C3-370C实现机器人的精确导航定位。
GPS模块实时接收卫星发射的时间、日期、经度、纬度、高度等信息，并通过RS232发送给单片机，单片机接收到信息后，根据GPS的NMEA-0183协议对接收到的卫星信息进行提取，获得所需要的时间、经度、纬度等有用信息，通过与当前所处位置坐标的比对计算，控制机器人的运行方向，从而实现机器人的精确导航。
由于卫星是不停地发送信息的，所以GPS 模块转发给单片机的数据量也是非常庞大的，所以，本设计采用外部扩展SRAM 来存储接收到的卫星信息。
并用LCD显示模块实时显示机器人当前所处的位置坐标和时间等信息，并给系统留有4 x 4的矩阵键盘接口，可以通过手动输入自行设定机器人的下一站位置坐标，实现机器人的灵活运动和控制功能。
冷启动时，系统启动时间1分钟以内，精度可达30米左右；热启动时，系统启动时间30秒以内，若上电发送定位修正信息，精度可达10米左右。
其系统框图如图1-1所示图1-1 系统框图2. 模块方案设计及方案选择1）系统控制核心----单片机新华龙公司的C8051F330 器件是完全集成的混合信号片上系统型MCU，采用高速、流水线结构的8051 兼容的CIP-51 内核，内含10位16通道高速ADC 和10位电流输出DAC，8k 具有系统重新编程能力的FLASH，可用于非易失性数据的保存，并允许现场更新8051固件，768（256+512）字节片内RAM，4个通用计时器，还有硬件实现的Smbus/I2C、增强型UART和增强型SPI串行接口、温度传感器等多种资源，并且内置25MHZ的高速晶振，可以有效减少系统电路的设计和系统的重量，使系统的应用更加灵活，不仅仅局限于机器人、机器鸽等。
是一款真正能独立工作的片上系统。
而且此单片机支持在片调试功能，片内调试电路提供全速、非侵入式的在系统调试（不需要仿真器），支持断点、单步、观察\修改存储器和寄存器，比使用仿真芯片、目标仿真头和仿真插座的仿真系统有更优越的性能。
故本设计采用这一型号单片机。
如图2-1所示为本设计控制核心的单片机最小系统原理图。
这是一帧GPS定位的主要数据，也是使用最广的数据。
$GPGGA 语句包括17个字段：语句标识头，世界时间，纬度，纬度半球，经度，经半球，定位质量指示，使用卫星数量，水平精确度，海拔高度，高度单位，大地水准面高度，高度单位，差分GPS数据期限，差分参考基站标号，校验和结束标记(用回车符<CR>和换行符<LF>)，分别用14个逗号进行分隔。
标准格式：$GPGGA,<1>,<2>,<3>,<4>,<5>,<6>,<7>,<8>,<9>,M,<10>,M,<11>,<12>*xx<CR ><LF><1> UTC时间，格式为hhmmss.sss(时分秒)格式；<2> 纬度，格式为ddmm.mmmm(第一位是零也将传送)；<3> 纬度半球，N或S(北纬或南纬)<4> 经度，格式为dddmm.mmmm(第一位零也将传送)；<5> 经度半球，E或W(东经或西经)<6> 定位质量指示，0=定位无效，1=定位有效；<7> 使用卫星数量，从00到12(第一个零也将传送)<8> 水平精确度，0.5到99.9<9> 天线离海平面的高度，-9999.9到9999.9米M 指单位米<10> 大地水准面高度，-9999.9到9999.9米M 指单位米<11> 差分GPS数据期限(RTCM SC-104)，最后设立RTCM传送的秒数量<12> 差分参考基站标号，从0000到1023(首位0也将传送)。
* 语句结束标志符xx 从$开始到*之间的所有ASCII码的异或校验和<CR> 回车<LF> 换行b.可视卫星状态输出语句($GPGSV)标准格式：$GPGSV,<1>,<2>,<3>,<4>,<5>,<6>,<7>，…<4>,<5>,<6>,<7>*hh<CR><LF><1>总的GSV语句电文数；2;<2>当前GSV语句号:1;<3>可视卫星总数:08;<4>卫星号:06;<5>仰角(00～90度):33度;<6>方位角(000～359度):240度;<7>信噪比(00～99dB):45dB(后面依次为第10，16，17号卫星的信息);* 总和校验域；hh 总和校验数:78;(CR)(LF) 回车，换行。
注：每条语句最多包括四颗卫星的信息，每颗卫星的信息有四个数据项，即：<4>－卫星号，<5>－仰角，<6>－方位角，<7>－信噪比。
c.当前卫星信息($GSA)标准格式：$GPGSA,<1>,<2>,<3>,<3>,,,,,<3>,<3>,<3>,<4>,<5>,<6>,<7><1>模式：M = 手动，A = 自动。
<2>定位型式1 = 未定位，2 = 二维定位，3 = 三维定位。
<3>PRN 数字：01 至32 表天空使用中的卫星编号，最多可接收12颗卫星信息。
<4> PDOP位置精度因子(0.5~99.9)<5> HDOP水平精度因子(0.5~99.9)<6> VDOP垂直精度因子(0.5~99.9)<7> Checksum.(检查位).d. 推荐定位信息(RMC)标准格式：$GPRMC,<1>,<2>,<3>,<4>,<5>,<6>,<7>,<8>,<9>,<10>,<11>,<12>*hh<1> UTC时间，hhmmss(时分秒)格式<2> 定位状态，A=有效定位，V=无效定位<3> 纬度ddmm.mmmm(度分)格式(前面的0也将被传输)<4> 纬度半球N(北半球)或S(南半球)<5> 经度dddmm.mmmm(度分)格式(前面的0也将被传输)<6> 经度半球E(东经)或W(西经)<7> 地面速率(000.0~999.9节，前面的0也将被传输)<8> 地面航向(000.0~359.9度，以真北为参考基准，前面的0也将被传输)5）通信模块串口是计算机上一种非常通用的设备通信协议。
RS232是美国电子工业协会推荐标准，全称为EIA-RS-232 标准。
RS232串口通信最远距离可达15米，双向传输，全双工通信，最高传输速率达20Kbps，但是RS232传输的数字量采用负逻辑，且与地对称，即：逻辑1 ：-3V ~ -15V逻辑0 ：+3V ~ +15V所以与单片机连接时常常需要加入电平转换芯片MAX232。
其电路原路如图2-6所示。
串口通信的传输过程：串口通信过程中，线路空闲时，线路的TTL电平总是高，经反相RS232的电平总是低。
一个数据的开始RS232线路为高电平，结束时RS232线路为低电平。
数据总是从地位向高位一位一位的传输，示波器读数时，左边是数据的高位，右边是数据的低位。
例如：对16进制数55aaH进行传输，当采用8位数据，一位停止位传输时，它在信号线上的波形如图2-3（TTL电平）和图2-4（RS232电平）所示图2-3 串口发送TTL电平图图2-4 串口发送RS232电平图串口通信的接收过程：a）空闲状态时，数据线为高电平，即逻辑“1”，当检测到数据线被拉低时，开始对接收时钟计数。
b）当计到8个时钟脉冲时，对输入信号进行检测，若还为低电平，则确认是起始信号，不是干扰。
c）接收端检测到起始信号后，每隔16个时钟脉冲读取一次数据线上的数据，直到读完所有传输的数据。
d）再依次读取奇偶校验位和停止位，停止位始终为高电平。
e）读完一次所传输的数据后，将数据线拉高，作为空闲状态。
等待下一次数据的传输。
其接收过程如图2-5所示图2-5 串口通信数据接收过程图由于GPS模块都留有串口接口，本设计中所使用的模块C3-370C的输出不能直接接到单片机，因此需要RS232转换电平后接入单片机，本设计中所使用的GPS模块为标准的N.8.1通信方式，没有奇偶校验位，1位起始位，8位数据位，1位停止位，数据传输的波特率为4800 bps。
R1 IN 13R2 IN 8T1 IN 11T2 IN 10R1 OUT 12R2 OUT 9T1 OUT 14T2 OUT 7C1+1C1 -3C2+4C2 -5U3MAX232C1104C2104162738495J1DB9RXDTXD图 2-6 串口通信电平转换模块原理图6）存储模块上电后，GPS 开始搜索卫星，当接收到卫星信号后就将接收到的信号通过串口的方式不停地发送给单片机，数据量比较庞大。
本设计中选用的单片机自带768字节的RAM ，但是，相对如此庞大的数据量来说还是有点小，因此，本设计采用外部扩展SRAM 芯片IDT71V124（128K x 8）来实现数据的存储和提取，SRAM 的数据存取速度相对较快，通过I/O 口实现与单片机的连接，操作方便、简单易行。