精度是表示观测值与真值的接近程度，它与误差的大小相对应，因此可用误差大小来表示精度的高低，误差小则精度高，误差大则精度低。从定位的角度来说，精度反映了某种定位技术最后解算出来的位置坐标和真实位置坐标的误差大小。举个栗子，假如你站在马路旁的大井盖上，而结果却把你定到了对面的电线杆边，大井盖和电线杆之间的三维距离就是定位误差。为了简化，这里用二维平面上、静态（忽略运动）条件下的定位情形来解释。下图中红色点位是真实位置，也就是我们要定位的目标，实际的定位结果是图中的蓝色点，绿色线就是定位误差。
每一次定位都会有一个定位结果，但每一次定位结果都不尽相同，所以这些蓝色点位散布在红色点位周围。对于小白来说，这里可能与我们日常接触到的地图软件的定位结果有点不一样，因为地图软件为了改善用户体验做了优化。测绘学中有专门研究误差理论的分支学科，在涉及精度内容时有三个概念：精度（precision）、准确度（accuracy）和精确度。精度是误差分布的密集程度，也就是统计学中方差和标准差的概念，用来表征随机误差；准确度是真值与期望的差值，表征系统误差；精确度是均方误差，表征观测值与真值的接近程度。也就是说，一般意义上所描述的精度，其实是精确度的概念，既涉及偶然误差，也涉及系统误差。精度有内符合精度和外符合精度之分，在真值不可知的场合，一般用内符合精度，即方差标准差，描述测量误差分布的密集程度，而在已知真值的场合，用外符合精度，即精确度。
这么多个定位误差，不太方便理解和比较，这里就需要用统计学手段去构造统计量了。这就像比较北京和上海的房价一样，不可能把所有房子的价格拿来比较的，一定比较的是统计量。也就是说，精度其实是个统计量。比如标准统计量中的误差均方根（RMSE）、误差平均值、误差中位数/分位数、最大/小误差等等；测量实践中常用的中误差（即误差均方根）、95%分位数（95%的样本误差小于该值）等等，都是可以用来衡量和比较精度的统计量。如果一份专业的报告不告诉你精度统计的是什么误差，那就不叫专业报告，叫耍流氓。我个人认为，一般条件下所说的精度，可以认为是误差均方根，为了更加直观，可以对应为图中的那个绿色圆半径大小。
也就是说，如果有人宣称某种定位技术精度可以达到1米，可以对应为那个圆的半径为1米，如果不是用的最大误差来衡量精度的话，是指大部分误差落在那个圆内。
首先来看供给侧，也就是回答现有的定位技术都能达到什么样的定位精度？
下图列举了目前主要室内外定位技术中，精度能达到米级以内水平的定位技术。
其中，RTK、LiDAR+Map、Camera+Map都是可以达到厘米级（0.1米以内）精度的定位技术，需要指出的是，RTK可以直接给出绝对坐标，LiDAR和Camera分别需要对应的点云和图像Map来进行配合，给出相对于已知目标点的位置后才能给出绝对坐标。UWB、RTD、PPP的定位精度一般小于0.5米，而SBAS定位精度大概在0.8米。受限于图片尺度，超过1米定位精度的技术未有在图中展示出来，包括像2-5米的WIFI定位，4米左右的蓝牙定位，10米左右的卫星单点定位技术，10米以上的蜂窝定位技术。
然后再来看需求侧，现有的应用场景都需要什么样的精度？
目前在行业应用中，测量测绘是对精度要求比较高的行业，一般要求定位精度达到厘米级，才能解决地图测绘、工程放样的问题。在自动驾驶、无人机电力巡检、无人机农业植保等行业应用中，无人系统的路径规划也需要高达厘米级的定位精度。而对于消费级应用来说，亚米级甚至米级定位精度就可以满足用户需求。当然，需要指出的是，测量测绘尽管精度要求高，对可靠性、安全性的要求并没有那么高，诸如像自动驾驶、无人系统这些应用来说，对定位的要求就不仅仅局限在精度一个指标上了。现在回到我们出发时的那个问题，什么样的定位精度是高精度？这个问题就像问你，多大数据算大数据，多高并发算高并发，多低延迟算低延迟？这些问题都挺难回答，为什么难回答，因为高低大小都是个相对概念。因此，在严谨场合讨论定位精度，还是直接描述误差统计值为宜。比如，本公司研发的某项定位技术，精度达到分米级，定位误差在0.1-0.3米。如果从GNSS定位出发讨论，单点定位精度在米级甚至十米级水平，只有对传播路径上的误差做了消除才会改善定位效果提高精度，那么相对于原生的单点定位来说，SBAS、PPP、RTK都是做了改进的，都可以称之为高精度定位技术。
如果非要强迫一个科研狗去回答“什么样的定位精度是高精度”这种不严谨的问题，基于SBAS、PPP、RTK这些改进的技术恰好进入了1米精度范畴，我个人认为，当某项技术定位精度进入了1米范围，可以称之为一般意义上的高精度定位技术。
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