本段将追溯高精度定位（High-Precision Positioning）与导航（Navigation）概念的起源。人类自古以来就有确定自身位置和规划路径的需求，从早期利用星象、地标到后来的地图、指南针。20世纪70年代，美国军方开始研发全球定位系统（GPS），最初是为军事目的设计，旨在通过卫星信号实现全球范围内的精确定位。1980年代，GPS开始向民用开放，极大地改变了导航方式。然而 工作职能电子邮件列表 ，最初的GPS民用信号精度有限，无法满足工业、农业、测绘等领域对厘米甚至毫米级精度的需求。为了突破这一限制，科学家们开始探索差分GPS（DGPS）、实时动态（RTK）等技术，通过地面参考站校正卫星信号误差，从而将定位精度从米级提升到厘米级。这些早期探索，旨在为人类提供前所未有的位置感知能力，驱动了从军事到民用导航的革命性转变，预示着一个能够精确丈量世界的未来。
现代高精度定位与导航的进展与挑战：多GNSS融合、惯性导航与城市峡谷、安全瓶颈
本段将深入探讨现代高精度定位与导航在全球范围内的研究进展和其所面临的挑战。近年来，随着多全球导航卫星系统（Multi-GNSS）融合（如GPS、北斗、伽利略、格洛纳斯）、惯性导航系统（INS）、视觉里程计（Visual Odometry）、激光雷达（LiDAR）、毫米波雷达、高精地图、5G/6G通信、人工智能（AI）融合算法和云计算的深度融合，高精度定位和导航的研发取得了显著突破。
多GNSS融合：通过同时接收和处理来自多个卫星导航系统的信号，显著提高了定位的可用性、鲁棒性和精度，尤其在城市峡谷、山区等信号受阻的环境中。
惯性导航系统（INS）：通过陀螺仪和加速度计实时测量运动姿态，可以弥补GNSS信号中断时的定位，实现室内外无缝定位。
视觉/激光/毫米波雷达SLAM：在自动驾驶、机器人等领域，结合视觉、激光雷达和毫米波雷达数据进行同步定位与地图构建（SLAM），实现高精度自身定位和环境感知。
高精地图与众包建图：高精地图提供厘米级道路和环境信息，结合车辆众包数据实时更新，为自动驾驶提供基础。
AI增强定位：AI算法融合多源传感器数据，解决信号干扰、多径效应等问题，提升复杂环境下的定位精度和可靠性。 然而，现代高精度定位与导航仍面临诸多挑战：城市峡谷效应，高楼大厦对卫星信号的阻挡和反射，导致定位精度下降；GNSS信号易受干扰和欺骗，恶意干扰（Jamming）和伪造信号（Spoofing）可能导致系统失效；成本高昂，高精度定位设备（如高精度GNSS接收机、激光雷达）价格昂贵，限制了其大规模应用；室内外无缝切换，如何在室内环境（无卫星信号）实现高精度定位仍是难题；高精地图的更新维护，地图数据庞大，实时更新和维护成本高昂；极端环境适应性，如雨雪雾、沙尘暴等天气对传感器性能的影响；以及数据隐私与安全，高精度位置数据可能泄露个人隐私和活动轨迹。