[發(fā)明專利]一種機(jī)場自動駕駛牽引車調(diào)度導(dǎo)航系統(tǒng)及方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202111072114.3
• 申請日: 2021-09-14
• 公開（公告）號: CN113791619A
• 公開（公告）日: 2021-12-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 于海洋;余航;任毅龍;王吉祥;蘭征興;付翔
• 申請（專利權(quán)）人: 北京航空航天大學(xué)
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 北京佳信天和知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11939
• 代理人: 楊光

本發(fā)明涉及航空器牽引作業(yè)技術(shù)領(lǐng)域，具體而言涉及一種機(jī)場自動駕駛牽引車調(diào)度導(dǎo)航系統(tǒng)及方法，所述系統(tǒng)包括，云端控制中心、自動駕駛平臺以及智慧路測系統(tǒng)，三者通過5G航空空港移動通訊系統(tǒng)進(jìn)行信息傳輸，所述云端控制系統(tǒng)將飛機(jī)信息進(jìn)行處理，并將相應(yīng)的牽引車和飛機(jī)匹配，并通過智慧路側(cè)系統(tǒng)傳輸?shù)牡缆沸畔⑿纬蓪?shí)時(shí)導(dǎo)航地圖，將所述地圖通過通信系統(tǒng)傳輸至自動駕駛平臺，所述自動駕駛平臺根據(jù)相應(yīng)的信息控制所述牽引車工作，最終實(shí)現(xiàn)與飛起的對接作業(yè)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及航空器牽引作業(yè)技術(shù)領(lǐng)域，具體而言涉及一種機(jī)場自動駕駛牽引車調(diào)度導(dǎo)航系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)

快速增長的航空運(yùn)輸量極大地增加了機(jī)場場面的運(yùn)行壓力。在大型樞紐機(jī)場，保障車輛調(diào)度引起的延誤占所有延誤的15.45％。目前我國大部分機(jī)場的牽引車依靠人工完成調(diào)度，工作人員通過目視、語音對講等方式對符合條件的車輛進(jìn)行調(diào)度，落后的信息獲取方式及決策過程導(dǎo)致航班高峰時(shí)段調(diào)度效率低下，進(jìn)而影響航班的準(zhǔn)點(diǎn)率。

同時(shí)，采用人工駕駛牽引車進(jìn)行牽引作業(yè)存在諸多安全隱患。國內(nèi)現(xiàn)有航空器牽引作業(yè)方式是，牽引車駕駛員在熟知各類航空器牽引技術(shù)要求的基礎(chǔ)上駕駛牽引車，由于駕駛員視野受限，還需配備至少兩名牽引引導(dǎo)員，負(fù)責(zé)觀察周圍狀況，并通過語音通信給予牽引車駕駛員預(yù)警提醒。傳統(tǒng)航空器牽引作業(yè)主要依賴于人工駕駛和人為觀察、判斷，不僅存在很大的安全隱患、效率低下，而且對牽引車駕駛員和牽引引導(dǎo)員的要求極高。

為提升牽引車作業(yè)的安全和效率，國內(nèi)外部分高校和機(jī)構(gòu)也開展了一系列的相關(guān)技術(shù)研究，他們主要集中在一個(gè)方向，即通過在牽引車上加裝傳感器，來獲取牽引車周圍的交通態(tài)勢信息，并將影響作業(yè)安全的信息以可視化界面提供給牽引車駕駛員。但是，這種方法依舊無法解決牽引車駕駛員要求嚴(yán)格及作業(yè)人員人身危險(xiǎn)、需要多人合作且效率低的問題。

發(fā)明內(nèi)容

本專利正是基于現(xiàn)有技術(shù)的上述需求而提出的，本專利要解決的技術(shù)問題是提供一種機(jī)場自動駕駛牽引車調(diào)度導(dǎo)航方法及系統(tǒng)以保證牽引車作業(yè)人員的安全并提高作業(yè)效率。

為了解決上述問題，本專利提供的技術(shù)方案包括：

提供了一種機(jī)場自動駕駛牽引車調(diào)度導(dǎo)航系統(tǒng)，包括：云端控制中心，所述云端控制系統(tǒng)包括牽引車匹配系統(tǒng)和實(shí)時(shí)導(dǎo)航地圖生成系統(tǒng)；所述牽引車匹配系統(tǒng)檢索與待牽引航空器型號相對應(yīng)的自動駕駛牽引車，并發(fā)送指派命令和待牽引航空器信息給空閑的并距離所述待牽引航空器最近的牽引車；所述實(shí)時(shí)導(dǎo)航地圖生成系統(tǒng)將機(jī)場場面地圖抽象成場面網(wǎng)絡(luò)圖，并通過智慧路側(cè)系統(tǒng)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)信息生成實(shí)時(shí)導(dǎo)航地圖；智慧路側(cè)系統(tǒng)，所述智慧路側(cè)系統(tǒng)包括路側(cè)通信單元、多元路側(cè)感知單元；所述多元路側(cè)感知單元包括激光雷達(dá)和相機(jī)，通過激光雷達(dá)采集點(diǎn)云數(shù)據(jù)，通過相機(jī)采集視頻數(shù)據(jù)；以及自動駕駛平臺，所述自動駕駛平臺包括多傳感器、感知單元、決策規(guī)劃單元和控制單元；所述多傳感器分別采集待牽引航空器的位置、姿態(tài)、視頻以及點(diǎn)云數(shù)據(jù)；所述感知單元分布式融合其獲取所述多傳感器傳輸?shù)臄?shù)據(jù)信息；所述決策規(guī)劃單元分為路徑規(guī)劃、行為決策和運(yùn)動規(guī)劃三個(gè)層次，所述路徑規(guī)劃層生成一條全局的路徑，行為決策層接收到所述路徑后，結(jié)合接收到的所述感知單元的信息，做出行為決策，并由運(yùn)動規(guī)劃層根據(jù)行為決策規(guī)劃出一條特性軌跡，所述軌跡為自動駕駛牽引策劃的最終行駛路徑，所述控制單元控制牽引車按照得到的軌跡行進(jìn)；所述云端控制中心、所述智慧路側(cè)系統(tǒng)以及所述自動駕駛平臺通過5G航空空港移動通訊系統(tǒng)進(jìn)行信息傳輸。

優(yōu)選的，所述路徑劃分層采用A*算法生成全局路徑，在某一時(shí)刻的實(shí)時(shí)導(dǎo)航地圖能夠看作一個(gè)靜態(tài)路網(wǎng)，將所述路網(wǎng)簡化成小方格，所述小方格的組合為最終找到的路徑，初始節(jié)點(diǎn)和目標(biāo)節(jié)點(diǎn)分別為路徑的起點(diǎn)和終點(diǎn)，通過啟發(fā)函數(shù)f(n)＝g(n)+h(n)計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)的優(yōu)先級，其中f(n)是節(jié)點(diǎn)n的綜合優(yōu)先級，當(dāng)選擇下一個(gè)要遍歷的節(jié)點(diǎn)時(shí)，總會選取綜合優(yōu)先級最高的節(jié)點(diǎn)，g(n)是節(jié)點(diǎn)n距離起點(diǎn)的代價(jià)，h(n)是節(jié)點(diǎn)n距離終點(diǎn)的預(yù)計(jì)代價(jià)。

優(yōu)選的，在所述A*算法在運(yùn)算過程中，每次從優(yōu)先隊(duì)列中選取優(yōu)先級最高的節(jié)點(diǎn)作為下一個(gè)待遍歷的節(jié)點(diǎn)，最終確定一條最短路徑。