随着人工智能物联网进程的快速发展,数据作为人工智能技术与物联网技术融合发展的桥梁变得愈加重要,并且随着越来越多基于位置感知服务的人工智能物联网应用的不断涌现,定位技术也更加受到人们的关注。定位数据的获取及其应用已从国家的军用领域到人们生活的各个方面。目前以北斗卫星和RFID为代表的定位技术应用最为广泛,但是由于北斗卫星信号易受到误差干扰,使得无法在复杂环境实时采集到高精度数据;而RFID技术虽然自身环境适应能力强,但定位采集中多采用多个RFID阅读器和神经网络算法,对采集终端设备要求较高,导致成本增加。本文针对这些问题,将这两种典型定位技术分别与数据感知相结合,对其定位数据采集展开深入研究和设计,实现高精度定位数据采集,并借此对人工智能物联网的数据感知进行探索和研究。本文通过分析GNSS-RTK系统和差分定位模型,提出了北斗多频RTK双差定位数据采集方法,针对复杂环境下高精度数据采集要求和特点,选择北斗与GPS多频组合双差定位方式。论文讨论了该方法的总体设计,阐述了其架构设计和关键技术。在此架构上,设计并实现了北斗高精度测量接收机的硬件和软件系统。并采用星型组网方式和扩展卡尔曼滤波技术对RTK系统进行改进,进而实现了在野外复杂环境下,灵活地实时采集卫星厘米级相对定位数据。本文基于RFID的定位数据采集方法,首先针对定位中常规电子标签铺设模型误差较大难题,采用估算误差更小的正三角形铺设方式进行优化;其次通过RFID定位数据采集方法总体设计,提出采用加权求平均值和最小二乘法求平均值组合计算阅读器中心坐标,降低了误差和设备要求。最后根据需求,对RFID阅读器终端的硬件和软件模块进行详细阐述和设计,实现了对待测物体低成本的二维定位坐标采集。论文的最后,在北斗和RFID两种定位数据采集方法的实现基础上,进行大量的实验与分析,对其采集数据精度和方法可靠性进行验证。实验结果表明,北斗定位数据采集可以达到厘米级精度,满足形变监测等场景的要求;RFID定位数据采集可实时采集到阅读器中心的二维坐标,并保证误差在厘米级,为后续的应用具有指导性作用。借助对这两种定位数据采集方法的研究和设计,为人工智能物联网数据感知的发展提供一定参考价值。