CN113781843B - 一种机场飞机引导车的调度控制方法、装置及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种机场飞机引导车的调度控制方法、装置及存储介质，方法包括：第一机场空侧监控设备获取地面实时动态信息，第二机场空侧监控设备获取机场空侧实时动态信息，云控平台生成机场全动态地图，在接收到飞机滑行调度命令时，向塔台发送飞机引导执行状态，向引导车发送调度指令。本发明的机场全动态地图既包含有机场地面场道的车辆、人、障碍物的地面实时动态信息，又包含飞机在机场地面场道滑行的机场空侧实时动态信息，充分掌握全局交通态势，生成对于引导车的调度指令，并发送至引导车。从而协助引导车完成飞机的捕捉和引导就位工作，促使引导车能够到达指定位置以引导飞机滑行，使飞机的滑行引导更加安全、准时，综合成本更低。
Description
技术领域
本发明涉及机场通讯技术领域，具体涉及一种机场飞机引导车的调度控制方法、装置及存储介质。
背景技术
目前，随着经济高速发展，民用航空客运和货运业务增多，机场数量、容量、运量不断增加。机场空侧环境中，航空器的地面滑行是机场地面服务和管理的重要一环，地面滑行错误、滑行不连续等情况会影响机场的正常运行，甚至引发大面积航班延误。
航空器的地面滑行引导方式有以下四种：语音通话、机载显示屏、助航灯光、引导车。四种传统的引导方式存在着不同的问题：(1)语音通话沟通困难易造成沟通失误、通讯交流有滞后现象；(2)机载显示屏需要AeroMACS(Aeronautical Mobile AirportCommunications System，新型机场航空移动通信)系统支持，飞机改装难以普及，同时要求飞行员低头看屏，分散了飞行员注意力，安全性能较差；(3)助航灯光系统造价高昂，维护费用巨大，灯光变化时延明显，飞机滑行不顺畅，时有顿挫；(4)人工驾驶引导车，司机工作强度大、工作环境差，机场空侧人和车的增加使得场面管理变得困难和复杂。
自动驾驶引导车代替传统的有人驾驶飞机滑行引导车，可以有效发挥自动驾驶引导车自动感知、实时通讯、定位精准的优势，实现智能调度和精准控制，克服传统引导方式定位不准、时延过大、失误较多等问题。同时，自动驾驶引导车能够以较高车速行驶，并根据飞机滑行速度调整车速，保持引导间距，预留缓冲距离，减少传统引导方式中飞机慢速行进、时有停顿的现象。自动驾驶引导车的车顶LED显示大屏可以通过文字、符号、颜色等形式传递丰富的引导信息，增加飞行员信息交互，保障滑行安全。
由于机场安全运行的要求，自动引导车不允许提前部署在滑行道旁边等待飞机的滑出，只能在飞机降落的同时，从停车场出发去迎接飞机。而自动驾驶引导车如果仅仅利用车辆搭载的感知设备和算力，引导车的感知设备包括激光雷达、毫米波雷达、视频等视距有限，一般不超过200米，超过200米感知的可信度不足，所以很难实现飞机的捕捉和引导就位，以及后续引导过程中锁定飞机的工作。要满足引导车的工作需求，车载感知设备的感知距离须达到500－1000米，这远远超出了车载感知设备的感知距离。
由此在现有的机场飞机引导车的调度控制方法中，利用自动驾驶引导车难以对于飞机进行精准定位，导致现有的引导车引导飞机的过程中存在汇合时间不准确的问题，耽误引导，造成机场秩序混乱。
因此，现有技术有待于改善。
发明内容
本发明的主要目的在于提出一种机场飞机引导车的调度控制方法、装置及存储介质，以至少解决引导车引导飞机的过程中汇合时间准确性低的技术问题。
本发明的第一方面，提供了一种机场飞机引导车的调度控制方法，应用于包括第一机场空侧监控设备、云控平台、塔台以及第二机场空侧监控设备的调度控制系统，所述方法包括：
第一机场空侧监控设备获取地面实时动态信息，并将地面实时动态信息发送至云控平台；其中，地面实时动态信息包括地面场景元素在机场地面场道上的位置、速度和姿态信息，地面场景元素包括飞机、车辆、引导车、人和障碍物；
第二机场空侧监控设备获取机场空侧实时动态信息，并将机场空侧实时动态信息发送至云控平台；其中，机场空侧实时动态信息包括飞机在所述机场地面场道滑行的位置、速度和方向信息；
云控平台根据地面实时动态信息和机场空侧实时动态信息生成机场全动态地图，并在接收到塔台所发送的飞机滑行调度命令时，根据机场全动态地图向塔台发送飞机引导执行状态，以及向引导车发送调度指令；其中，调度指令包括在全动态地图中的机场地面场道的滑道路径和与滑道路径对应的滑道出口。
本发明的第二方面，提供了一种电子装置，包括存储器、处理器及总线；
所述总线用于实现所述存储器、处理器之间的连接通信；
所述处理器用于执行存储在所述存储器上的计算机程序；
所述处理器执行所述计算机程序时，实现如第一方面的机场飞机引导车的调度控制方法中的步骤。
本发明的第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1至8中的任意一项所述方法中的步骤。
本发明提供的机场飞机引导车的调度控制方法，云控平台根据地面实时动态信息和机场空侧实时动态信息生成机场全动态地图，所生成的机场全动态地图既包含车辆、人、障碍物的实时动态信息，又包含飞机在机场地面场道滑行的机场空侧实时动态信息，充分掌握全局交通态势，所以能够基于全动态地图生成对于引导车的调度指令，并发送至引导车。即本申请基于“云－路－车”的多方通信方式完成对于引导车的协同调配，从而协助引导车完成飞机的捕捉和引导就位工作，促使引导车能够到达指定位置以引导飞机滑行，使飞机的滑行引导更加安全、准时，综合成本更低。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明中调度控制系统的原理框架图；
图2为本发明第一实施例提供的机场飞机引导车的调度控制方法的流程示意图；
图3为本发明第二实施例提供的机场飞机引导车的调度控制方法的流程示意图；
图4为本发明中引导车的模块示意图；
图5为本发明中引导车、飞机、第一机场空侧监控设备、第二机场空侧监控设备、云控平台的通讯流程示意图；
图6为本发明第三实施例提供的机场飞机引导车的调度控制方法的流程示意图；
图7为本发明第四实施例提供的机场飞机引导车的调度控制方法的流程示意图；
图8－9为本发明第五实施例提供的机场飞机引导车的调度控制方法的流程示意图；
图10为本发明中飞机进机场接受引导流程示意图；
图11为为本发明第六实施例提供的电子装置的模块示意图；
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
需要注意的是，相关术语如“第一”、“第二”等可以用于描述各种组件，但是这些术语并不限制该组件。这些术语仅用于区分一个组件和另一组件。例如，不脱离本发明的范围，第一组件可以被称为第二组件，并且第二组件类似地也可以被称为第一组件。术语“和/或”是指相关项和描述项的任何一个或多个的组合。
如图1所示，本发明的调度控制系统是基于“云－路－车”的一体化调度控制系统，可以在机场中实现引导车自动化引导飞机，该引导车可以是自动驾驶引导车。具体的，该调度控制系统包括第一机场空侧监控设备、云控平台、塔台以及第二机场空侧监控设备，第一机场空侧监控设备、第二机场空侧监控设备组成冗余感知配合云控平台，通过执行机场飞机引导车的调度控制方法对引导车进行调度，从而协助引导车完成飞机的捕捉和引导就位工作，促使引导车能够到达指定位置以引导飞机滑行，使飞机滑行引导过程更安全、连贯、顺畅，提高场面引导服务的质量和效率。
图2示出了本发明第一实施例的机场飞机引导车的调度控制方法，该机场飞机引导车的调度控制方法包括：
步骤S10，第一机场空侧监控设备获取地面实时动态信息，并将地面实时动态信息发送至云控平台；该地面实时动态信息包括地面场景元素在机场地面上的位置、速度和姿态信息，该地面场景元素至少包括飞机、车辆、引导车、人、障碍物，障碍物包括但不局限于货物。
这里需要说明的是，车辆为不进行引导的车(不接收引导车调度指令)，其不属于引导车。而引导车表示可接收到调度命令并对飞机进行滑行引导的车，现实中，机场上同时会有多辆引导车分别引导多架飞机滑行。
在本实施例中，第一机场空侧监控设备的数量可以是多个，每个第一机场空侧监控设备分别设置于机场地面场道内的各个区域。可以是一个第一机场空侧监控设备监控一个机场地面场道上的一个区域，也可以是两个第一机场空侧监控设备监控一个机场地面场道上的一个区域。第一机场空侧监控设备获取的信息是飞机、车辆、引导车、人和障碍物分别在机场地面场道上的位置、速度、姿态信息。其中，第一机场空侧监控设备可以是摄像头、激光雷达、微波雷达等。
步骤S20，第二机场空侧监控设备获取机场空侧实时动态信息，并将机场空侧实时动态信息发送至云控平台；其中，机场空侧实时动态信息包括飞机在所述机场地面场道滑行的位置、速度和方向信息。
在本实施例中，第二机场空侧监控设备的数量可以是多个设备，每个监控设备分别设置于机场建筑天台，从而对地面场道的各个区域进行监控。其中，第二机场空侧监控设备可以是场面雷达、广播监视ADS－B、多点定位MLAT。
步骤S30，云控平台根据地面实时动态信息和机场空侧实时动态信息生成机场全动态地图，并在接收到所述塔台所发送的飞机滑行调度命令时，根据所述机场全动态地图向塔台发送飞机引导执行状态，以及向引导车发送调度指令。在本实施例中，云控平台接收到地面实时动态信息和机场空侧实时动态信息后，可以将两种实时动态信息进行结合以生成机场全动态地图。例如，建立一个涵盖有机场地面场道区域的地图，将地面实时动态信息中的关于人、车辆、引导车、障碍物、飞机添加于地图中相应的位置，并对应附上速度、姿态、方向等信息，由此生成机场全动态地图。该机场全动态地图上的人、车辆、引导车、障碍物、飞机是动态化的，云控平台可以每隔一个周期，比如0.1秒接收一次地面实时动态信息和机场空侧实时动态信息，则该机场全动态地图每0.1秒进行一次更新。所生成的机场全动态地图能够综合、快速反映机场地面场道区域的动态变化情况。
当云控平台接收到塔台所发送的飞机滑行调度命令时，云控平台根据机场全动态地图同步生成调度指令，调度指令包括在全动态地图中的机场地面场道的滑道路径和与滑道路径对应的滑道出口。
在本实施例中，塔台将从云控平台接收到飞机引导执行状态，以便对全场的所有飞机滑行进行统筹调度，更新优化所有飞机的滑行调度指令。综上，塔台发出飞机滑行调度命令，云控平台通过调度指令完成引导车的协同调度过程，使得引导车在滑道出口对从滑道路径中滑出的飞机进行自动化引导，飞机跟随引导车滑行，使飞机的滑行引导更加安全、准时，综合成本更低。其中，飞机引导执行状态包括飞机在机场地面场道滑行的位置、速度、方向和姿态信息。
本发明通过云控平台根据地面实时动态信息和机场空侧实时动态信息生成机场全动态地图，使得所生成的机场全动态地图包含有飞机、车辆、人员、障碍物的实时动态信息，充分掌握全局交通态势，所以能够基于全动态地图生成用于调配引导车的调度指令，并将该调度指令发送至引导车，从而促使引导车能够到达指定位置以引导飞机滑行。即本申请基于“云－路－车”的多方通信方式实时完成对于引导车、飞机的协同调配，从而协助引导车完成飞机的捕捉和引导就位工作，使飞机的滑行引导更加安全、准时，综合成本更低。
其中，塔台指塔台A－SMGCS系统(Advanced Surface Movement GuidanceandControl System，译高级场面活动引导和控制系统)。
图3示出了本发明第二实施例的机场飞机引导车的调度控制方法，该第二实施例在第一实施例的基础上进行改进，其还包括自动驾驶引导车所执行的步骤。该引导车的具体结构组成可参见图4－图5，该引导车上可以设置有车端传感器、自动驾驶控制器和车载单元OBU(On board Unit，译车载终端)，引导车通过集成自动驾驶控制器的自动驾驶功能，实现无人驾驶，属于自动驾驶引导车。在第一机场空侧监控设备获取在机场地面场道上的地面实时动态信息之前，自动驾驶引导车执行以下步骤：
步骤S1，车端传感器采集感知信息；
在本实施例中，车端传感器包括但不局限于毫米波雷达、激光雷达、车载摄像头、RTK(Real－time kinematic，译实时动态)，能够采集到的感知信息包括引导车位置、速度、加速度、航向、姿态以及周边信息，周边信息包括车辆、其余引导车、障碍物的位置、速度、加速度、航向、姿态信息，这个“其余引导车”表示与车辆传感器对应的引导车所不同的引导车。障碍物至少包括货物。
步骤S2，自动驾驶控制器将感知信息、状态信息和指令执行反馈信息进行打包，并上传至车载单元OBU；
步骤S3，车载单元OBU将感知信息、状态信息和指令执行反馈信息发送至第一机场空侧监控设备。
在本实施例中，状态信息包括引导车设备运行状况、电池电量、电池温度和车辆故障信息，也即状态信息能够反映引导车当前的大致运行状态。例如，当一辆引导车存在车辆故障信息时，则该引导车不会接收到对应的调度指令。而指令执行反馈信息是指对云控平台下发的指令的反馈，其包括已完成、未完成、收到、待执行信息。例如，当一辆引导车存在未完成执行信息时，同样不会接收到对应的调度指令。当然，在本实施例中，是由引导车的自动驾驶控制器将上述感知信息、状态信息和指令执行反馈信息统一打包并上传至车载单元OBU，最后由车载单元OBU将感知信息、状态信息和指令执行反馈信息发送至第一机场空侧监控设备中的路侧单元RSU模块。
下面对于自动驾驶引导车进行阐述，自动驾驶引导车至少集成有感知定位、决策规划、控制执行、通讯显示四大功能。对于感知定位功能，其通过毫米波雷达、激光雷达、车载摄像头、RTK等设备来实现。其中，车载摄像头有前视、侧视、环视、内视，用于行车记录和倒车影像、汽车内外环境情况监控，辅助自动驾驶引导车识别交通信息(车辆、行人、标志等)，实现车道偏离预警、汽车碰撞预警、全景自动泊车等功能。其中，超声波雷达具有应用广泛、技术成熟、性价比高等特点，安装在汽车前后保险杠上和汽车侧面，是汽车驻车、倒车、泊车时的安全辅助装置。其中，毫米波雷达可同时测量多个目标，具有分辨率高、信息处理简单、成本低、技术成熟等优点，用于实现碰撞预警、自动巡航、制动辅助和泊车辅助等功能。其中，激光雷达具有测距远、角度分辨率高、受环境影响小等特点，可显著提升自动驾驶系统可靠性。其中，自动驾驶引导车利用激光雷达、毫米波雷达等设备，后向识别飞机位置、速度、航向等信息，通过自适应速度调整，保持与飞机之间恒定的75米引导间距(引导间距范围在50～200米之间)。自动驾驶引导车采用卫星RTK定位方案，结合惯性导航设备(IMU)、雷达(Radar)和视觉设备等，可以达到10厘米的定位要求。
对于决策规划功能，自动驾驶引导车本身具有车规级芯片、多源数据融合处理计算平台、强大的算力和算法支撑，主要实现云控平台、路侧感知设备以及车辆自身感知定位层的多源数据融合和处理，制定合理的行车路线。
对于控制执行功能，通过制动、转向和油门等底层控制系统，实现自动驾驶引导车起停、加减速、转弯、并线等一系列决策规划层发布的行车指令。
对于通讯显示功能，其通过车载单元OBU、LED智能显示大屏、HMI显示器等设备。其中，车载单元OBU主要用于和路侧单元RSU模块进行通讯，接收路侧单元RSU模块所下发的调度指令(该调度指令由云控平台生成)，并将自动驾驶引导车的动作指令执行结果反馈给路侧单元RSU模块。LED智能显示大屏可以通过文字、符号、颜色等形式传递航班号、停机位、转弯或直行等引导信息，增加飞行员信息交互，保障滑行安全。HMI显示器显示自动驾驶引导车的行车任务和运行状态等信息，在突发情况下，值班操作人员可以通过HMI显示器对自动驾驶引导车进行干预。
自动驾驶引导车具有V2X(vehicle to everything，译信息交换)即时通讯、厘米级高精度定位、引导速度自适应调整、引导间距保持、引导服务连贯高效等特点，在接收到调度指令后，能够实现对飞机的米级连续跟踪定位，满足飞机滑行引导的技术要求。
图6示出了本发明第三实施例的机场飞机引导车的调度控制方法，在第三实施例中，第一机场空侧监控设备包括场道侧感知模块、场道侧MEC计算模块和路侧单元RSU模块；第三实施例对于第一机场空侧监控设备获取地面实时动态信息步骤进行具体限定，其包括：
步骤S101，场道侧感知模块采集机场动态感知信息；
步骤S102，路侧单元RSU模块接收引导车所发送的引导车实时信息；
步骤S103，场道侧MEC计算模块对机场动态感知信息和引导车实时信息进行数据融合处理，得到地面实时动态信息。
在本实施例中，第一机场空侧监控设备中的场道侧感知模块可以是多个摄像头搭配多个雷达，所采集的地面路况信息包括飞机、车辆、引导车、人以及障碍物分别在机场地面场道上的位置、速度和姿态信息，障碍物至少包括货物。第一机场空侧监控设备中的路侧单元RSU模块与引导车实现信息通讯，接收引导车所发送的引导车实时信息，该引导车实时信息包括引导车的位置、速度、状态和指令执行反馈信息；最后场道侧MEC计算模块将所接收到的地面路况信息、引导车实时信息进行数据融合处理，得到地面实时动态信息。也就是说该地面实时动态信息至少包括飞机、引导车、车辆、人、障碍物在机场地面场道上的位置、速度、姿态信息，以及引导车的状态和指令执行反馈信息。对于飞机的姿态信息，可以是转向、滑行、停止等，对于引导车的姿态信息，可以是转向、直行、停车等。上述地面实时动态信息作为机场实时动态信息的一部分，用于生成机场全动态地图。
图7示出了本发明第四实施例的机场飞机引导车的调度控制方法，在第四实施例中，场道侧感知模块设置有激光雷达、微波雷达和摄像头；第四实施例对于场道侧感知模块采集机场动态感知信息步骤进行具体限定，其包括：
步骤S1011，激光雷达对所机场地面场道的滑道路径、滑道口所在区域进行监控，采集得到第一采集信息；
步骤S1012，微波雷达对机场地面场道的滑道路径、滑道口所在区域进行监控，采集得到第二采集信息；
步骤S1013，摄像头对机场地面场道的滑道路径、滑道口所在区域进行监控，采集得到第三采集信息；
其中，第一采集信息、第二采集信息以及第三采集信息组成机场动态感知信息。
在本实施例中，激光雷达、微波雷达、摄像头作为场道侧感知模块的各监控模块，共同对于机场地面场道的同一个区域进行监控，比如对于滑道路径、滑道口所在区域进行监控。也就是说，第一采集信息、第二采集信息和第三采集信息所反映的是同一个区域所对应的监控信息。即地面路况信息包括三种不同监控模块针对同一个区域所得到的三种不同采集信息，有利于后续进行融合处理时得到更精准的地面实时动态信息。
图8－图9示出了本发明第五实施例的机场飞机引导车的调度控制方法，第五实施例中场道侧MEC计算模块对机场动态感知信息和引导车实时信息进行数据融合处理，得到地面实时动态信息步骤进行具体限定，其包括：
步骤S1031，场道侧MEC计算模块分别对第一采集信息、第二采集信息、第三采集信息、引导车信息进行特征提取以得到多个特征矢量，将处于不同坐标系中的与多个特征矢量对应的特征参数转换为标准坐标系中的多个测量参数；
在本实施例中，可以将引导车信息作为第四采集信息，也即对于四种不同的采集信息，分别对得到的信息进行特征提取，得到多个特征矢量
(i表示特征矢量的编号，t表示对应的第一预设时间段)。在多个特征矢量
中由于是基于不同的监控设备所得，比如第一特征矢量是从第一采集信息中提取(第一采集信息是由激光雷达采集所得)，第二特征矢量是从第二采集信息中提取(第二采集信息是由微波雷达采集所得)，第三特征矢量是从第三采集信息中提取(第三采集信息是由摄像头采集所得)，第四特征矢量是从引导车信息(第四采集信息)中提取，因此相应的这些特征矢量所对应的是微波雷达坐标系、激光雷达坐标系、摄像机坐标系、引导车坐标系，此时需要将处于不同坐标系中的与多个特征矢量
对应的特征参数转换为标准坐标系中的多个测量参数，这个标准坐标系可以是新建立的三维坐标系，从而实现统一坐标变换，有利于后续基于同一个坐标系进行分析、判断。
步骤S1032，场道侧MEC计算模块根据多个测量参数按照同一目标进行分组关联，检测各组中的每个测量参数是否存在大于门限值的测量参数；
步骤S1033，场道侧MEC计算模块在确定存在大于门限值的测量参数时，将大于门限值的测量参数从各组中进行过滤，得到多组标准测量参数；
步骤S1034，场道侧MEC计算模块将多组标准测量参数进行合成，生成地面实时动态信息。
在本实施例中，将从标准坐标系中的多个测量参数按照同一目标进行分组关联，并检测各组中的每个测量参数是否存在大于门限值的测量参数，若存在大于门限值的测量参数，表明该测量参数是属于误差较大的采集数据，则将大于门限值的测量参数从各组中进行过滤，得到多组标准测量参数，利用神经网络融合算法将每一目标对应的标准测量参数进行合成，得到该目标的标识信息，该标识信息可以是一致性解释与描述。利用合成的数据记录目标的位置和轨迹，及目标的其它运动参数，并对目标的未来趋势进行预测，即最终生成包括各目标未来移动轨迹的地面实时动态信息。
在本实施例中，在根据多个测量参数按照同一目标进行分组关联之前，还包括：场道侧MEC计算模块基于预设采集频率将多个测量参数进行划分，得到多个在同一采集时间段内的目标参数；场道侧MEC计算模块将各目标参数进行卡尔曼滤波处理。
具体的，在得到多个测量参数之后，基于激光雷达、微波雷达、摄像头、车端传感器所对应的采集频率中最低的采集频率进行划分，得到多个在同一采集时间段内的目标参数，对各目标参数进行卡尔曼滤波处理，以消除观测误差和噪声。从而保证后续进行数据融合时，各参与到数据融合的目标参数是清晰、准确的，保证后续所生成的地面实时动态信息准确性、全面性。
在上述各实施例中，第二机场空侧监控设备设置有场面雷达SMR、广播监视ADS－B和多点定位系统MLAT。第二机场空侧监控设备获取机场空侧实时动态信息，具体包括：
场面雷达SMR对机场地面场道进行监控，采集得到第五采集信息，广播监视ADS－B对机场地面场道进行监控，采集得到第六采集信息，多点定位系统MLAT对机场地面场道进行监控，采集得到第七采集信息；其中，第五采集信息、第六采集信息和第七采集信息组成机场空侧实时动态信息。该机场空侧实时动态信息至少包括有飞机的位置、速度、方向以及航班信息。
在本实施例中，第二机场空侧监控设备通过场面雷达SMR、广播监视ADS－B和多点定位系统MLAT，能够对于机场地面场道中飞机滑行进行监控。例如，场面雷达SMR负责机场地面场道的飞机一个位置信息，广播监视ADS－B负责机场地面场道的飞机另一个位置信息，多点定位系统MLAT负责机场地面场道的飞机另一个位置信息，即可以通过不同监控设备对于一个飞机的滑行进行多源监控，所得到的第五采集信息、第六采集信息和第七采集信息分别反映飞机的多个位置信息。
在上述各实施例中，具体的：飞机在跑道上降落时，根据减速的快慢决定飞机从哪个快速脱离滑道口滑出，滑出道口的选择是随机的，不是塔台和飞机飞行员能预知的，所以要依赖第一机场空侧监控设备尽早感知飞机的滑行走向，云控平台判断出飞机从哪个滑道口滑出，给引导车发出正确的调度指令；云控平台根据滑道口确认引导车的行驶路程，根据行驶路程和飞机到达时间点计算行驶速度，并将行驶速度作为调度指令的一部分一起发给引导车；引导车根据调度指令在预定的时间点行驶至滑道口，在飞机的前方进入滑行引导位置，飞机在滑道口滑出以跟随引导车。从而完成飞机的捕捉和引导就位。
引导车接收到调度指令之后，调度指令除了包括机场地面场道的滑道路径和与滑道路径对应的滑道出口，还可以包含行驶速度、路径、方向信息，云控平台会根据飞机和引导车的动态数据反复计算和发送相应调度指令，从而控制引导车在计算的时间段内到达滑道口，最终引导车完成对从滑道口滑出的飞机的捕捉和引导就位，开始自动化引导，有效保证整个机场的引导秩序稳定性。
图10示出了飞机降落机场接受滑行引导流程示意图，其展示了飞机降落机场过程中，自动驾驶引导车对飞机滑行的引导工作流程，如下：飞机降落在跑道上，逐渐减速；云控平台中的车辆调度云计算模块接收到飞机降落信息后，调度自动驾驶引导车驶出停车场，向滑道口的路径行驶，边行驶边等待新的调度指令；当飞机在跑道上的速度降低到一定范围内时，可以从快速脱离道滑出。然而，飞机减速快慢受飞机机型、载重、风向/风速、跑道摩擦系数等因素影响，并不总是稳定不变。飞机可以根据自身减速过程以及距离三个快速脱离道的位置关系，优先选择从第1快滑出口滑出；如果飞机减速时间和距离较长，速度减到合适范围时已驶过第1快滑出口，则选择第2快滑出口；如果飞机减速时间和距离更长，驶过第1和第2快滑出口，只能选择从第3快滑出口滑出；场道侧感知模块将侦测到的飞机走向，第一时间传递给场道侧MEC计算模块和车辆调度云计算模块，车辆调度云计算模块根据飞机的滑出路径制定自动驾驶引导车的调度指令，指挥引导车去相应的快滑道口迎接飞机；自动驾驶引导车在计算好的时间内到达指定快滑道口迎接飞机，当自动驾驶引导车的感知设备捕捉到飞机后，自动驾驶引导车沿着由塔台A－SMGCS(Advanced Surface MovementGuidance and Control System，译高级场面活动引导和控制系统)系统生成、由云控平台下发的飞机滑行路线对飞机滑行进行引导，飞机跟随引导车滑行，自动驾驶引导车将飞机引导至指定停机位，完成本次引导任务，自动引导车完成本次引导任务后返回停车场待命或充电区充电。
上述引导流程的难点一：飞机在选择快滑出口后，到飞机从快滑出口滑出，一般只有10秒不到的时间。自动驾驶引导车要在飞机从快滑出口滑出前到达指定位置汇合，自动驾驶引导车在此过程中的调度涉及不同的距离、转向、速度、路径等，需要系统快速反应决策，对车辆加减速性能要求较高，否则很难在较短时间内赶到指定交汇位置。
上述引导流程的难点二：自动驾驶引导车接到调度指令后到达指定交汇位置迎接飞机，飞机从快滑出口滑出时，自动驾驶引导车开始引导飞机滑行。首先，自动驾驶引导车和飞机首次交汇过程，动作要连贯、一气呵成，不能让飞机停下来等待；其次，在飞机滑行引导过程中要保证飞机顺畅滑行，不能让飞机滑行停顿，节约飞机滑行时间、保障飞机滑行安全、乘客感受舒适。
在飞机滑行引导过程中，自动驾驶引导车的行进速度随飞机滑行速度变化，引导间距保持75米不变(规定是50～200米之间)。引导间距的保持主要靠车载激光雷达、毫米波雷达等传感器对后方跟随的飞机进行精准测量，自动驾驶引导车行驶速度随飞机滑行速度同步调整，从而保持引导间距。自动驾驶引导车行车路径按照塔台和云控平台的指令执行。
这里请再参见图5，从云控层、场道边缘层、车辆终端层三个层面来阐述引导车、飞机、第一机场空侧监控设备、第二机场空侧监控设备、云控平台的通讯流程。总共包括
通讯流程。具体的：
①表示引导车中车端传感器、自动驾驶控制器之间的信息传输过程，即引导车的车端传感器将所采集到的感知信息发送至自动驾驶控制器；
②表示引导车中自动驾驶控制器、车载单元OBU之间的信息传输过程，即自动驾驶控制器将感知信息、状态信息和指令执行反馈信息进行打包，并上传至所述车载单元OBU；
③表示车载单元OBU、路侧单元RSU模块之间的信息传输过程，即车载单元OBU将感知信息、状态信息和指令执行反馈信息发送至路侧单元RSU模块。
④－1表示场道侧感知模块、场道侧MEC计算模块之间的信息传输过程，即场道侧感知模块将机场动态感知信息发送至场道侧MEC计算模块；
④－2表示路侧单元RSU模块、场道侧MEC计算模块之间的信息传输过程，即路侧单元RSU模块将引导车实时信息发送至场道侧MEC计算模块，在场道侧MEC计算模块接收到引导车实时信息、机场动态感知信息后进行数据融合处理，得到地面实时动态信息。其中，场道侧MEC计算模块的数据融合计算是针对片区内的每一个车辆、引导车、飞机、人、障碍物等交通要素的所收集的实时数据，进行时空坐标转换、卡尔曼滤波、特征数据合成等计算处理，计算出每一个交通要素的实时位置、速度、姿态等实时数据。数据融合计算的详细说明如图9所示，计算结果可以得出本片区的地面实时动态信息，包括每一个引导车、车辆、飞机、人、障碍物等交通要素的位置、速度、姿态等实时数据。
⑤表示场道侧MEC计算模块、高精地图动态融合系统之间的信息传输过程，即场道侧MEC计算模块将地面实时动态信息发送至云控平台的高精地图动态融合系统；
⑥云控层的高精地图动态数据融合系统同时也接收场面雷达SMR、广播监视ADS－B和多点定位系统MLAT等监视信息以获取飞机实时位置、速度信息、航班编号等数据，定位精度10～30米，更新时间为1秒。再结合各个场道侧MEC计算模块上传的各片区地面实时动态信息，云控层的高精地图动态数据融合系统就获得了整个机场的所有飞机、车辆、引导车、行人、障碍物等实时数据，尤其是飞机的定位精度达到亚米级、更新时间0.1秒，为后续调度引导控制奠定了基础；
⑦云控层的车辆调度云计算系统接收塔台A－SMGCS系统发出的飞机滑行调度命令、任务；
⑧车辆调度云计算系统根据高精地图动态数据融合系统的交通态势实时数据，结合塔台A－SMGCS系统的飞机滑行调度命令，生成对于引导车的调度指令。尤其是飞机降落后的快速脱离滑出的道口选择，影响到飞机和引导车的调度路径和交汇时间点，是调度控制的关键，依赖于高精地图动态数据融合系统中的飞机实时位置数据，调度系统能在第一时间指挥控制引导车在正确的道口位置和飞机进行捕捉和汇合；
⑨车辆调度云计算系统将引导车的调度指令下发给场道侧MEC计算模块和车载单元OBU。其中，场道侧MEC计算模块接收到引导车的调度指令后，结合周边交通态势将调度指令分解成0.1秒为周期的协同控制指令；
⑩场道侧MEC计算模块生成的协同控制指令，传递给路侧单元RSU模块，由路侧单元RSU模块对外发布；
图11示出了本发明第六实施例所提供的电子装置，该电子装置可用于实现前述任一实施例中的机场飞机引导车的调度控制方法。该电子装置包括：
存储器1101、处理器1102、总线1103及存储在存储器1101上并可在处理器1102上运行的计算机程序，存储器1101和处理器1102通过总线1103连接。处理器1102执行该计算机程序时，实现前述实施例中的机场飞机引导车的调度控制方法。其中，处理器的数量可以是一个或多个。
存储器1101可以是高速随机存取记忆体(RAM，Random Access Memory)存储器，也可为非不稳定的存储器(non－volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1101用于存储可执行程序代码，处理器1102与存储器1101耦合。
进一步的，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是设置于上述各实施例中的电子装置中，该计算机可读存储介质可以是存储器。
该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前述实施例中的机场飞机引导车的调度控制方法。进一步的，该计算机可存储介质还可以是U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read－Only Memory)、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。
集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个可读存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的可读存储介质包括：U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定都是本申请所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种机场飞机引导车的调度控制方法，其特征在于，应用于包括第一机场空侧监控设备、云控平台、塔台以及第二机场空侧监控设备的调度控制系统，所述方法包括：
所述第一机场空侧监控设备获取地面实时动态信息，并将所述地面实时动态信息发送至所述云控平台；其中，所述地面实时动态信息包括地面场景元素在机场地面场道上的位置、速度和姿态信息，所述地面场景元素包括飞机、车辆、引导车、人和障碍物，所述第一机场空侧监控设备包括场道侧感知模块、场道侧MEC计算模块和路侧单元RSU模块，所述第一机场空侧监控设备用于获取所述飞机的滑行走向并将所述滑行走向发送至所述云控平台；
所述第二机场空侧监控设备获取机场空侧实时动态信息，并将所述机场空侧实时动态信息发送至所述云控平台；其中，所述机场空侧实时动态信息包括飞机在所述机场地面场道滑行的位置、速度和方向信息，所述第二机场空侧监控设备设置有场面雷达SMR、广播监视ADS-B和多点定位系统MLAT；
所述云控平台根据所述地面实时动态信息和所述机场空侧实时动态信息生成机场全动态地图，并在接收到所述塔台所发送的飞机滑行调度命令时，根据所述机场全动态地图向塔台发送飞机引导执行状态，以及根据所述滑行走向确定滑道出口，向引导车发送调度指令；其中，所述调度指令包括在所述全动态地图中的机场地面场道的滑道路径和与所述滑道路径对应的滑道出口。
2.如权利要求1所述机场飞机引导车的调度控制方法，其特征在于，所述引导车上设置有车端传感器、自动驾驶控制器和车载单元OBU；
在所述第一机场空侧监控设备获取在机场地面场道上的地面实时动态信息之前，包括：
所述车端传感器采集感知信息；所述感知信息包括所述引导车位置、速度、加速度、航向、姿态以及周边信息；
所述自动驾驶控制器将所述感知信息、状态信息和指令执行反馈信息进行打包，并上传至所述车载单元OBU；
所述车载单元OBU将所述感知信息、状态信息和指令执行反馈信息发送至所述第一机场空侧监控设备。
3.如权利要求2所述机场飞机引导车的调度控制方法，其特征在于，
所述第一机场空侧监控设备获取地面实时动态信息包括：
所述场道侧感知模块采集机场动态感知信息；所述机场动态感知信息包括所述飞机、车辆、人以及障碍物分别在机场地面场道上的位置、速度和姿态信息；
所述路侧单元RSU模块接收所述引导车所发送的引导车实时信息；所述引导车实时信息包括引导车的位置、速度、状态和指令执行反馈信息；
所述场道侧MEC计算模块对所述机场动态感知信息和所述引导车实时信息进行数据融合处理，得到所述地面实时动态信息。
4.如权利要求3所述机场飞机引导车的调度控制方法，其特征在于，所述场道侧感知模块设置有激光雷达、微波雷达和摄像头；
所述场道侧感知模块采集机场动态感知信息包括：
所述激光雷达对所述机场地面场道的滑道路径、滑道口所在区域进行监控，采集得到第一采集信息；
所述微波雷达对所述机场地面场道的滑道路径、滑道口所在区域进行监控，采集得到第二采集信息；
所述摄像头对所述机场地面场道的滑道路径、滑道口所在区域进行监控，采集得到第三采集信息；
其中，所述第一采集信息、第二采集信息和第三采集信息组成机场动态感知信息。
5.如权利要求4所述机场飞机引导车的调度控制方法，其特征在于，所述场道侧MEC计算模块对所述机场动态感知信息和所述引导车实时信息进行数据融合处理，得到所述地面实时动态信息包括：
所述场道侧MEC计算模块分别对第一采集信息、第二采集信息、第三采集信息、所述引导车信息进行特征提取以得到多个特征矢量，将处于不同坐标系中的与多个所述特征矢量对应的特征参数转换为标准坐标系中的多个测量参数；
所述场道侧MEC计算模块根据多个所述测量参数按照同一目标进行分组关联，检测各组中的每个所述测量参数是否存在大于门限值的测量参数；
所述场道侧MEC计算模块在确定存在大于门限值的测量参数时，将大于门限值的测量参数从各组中进行过滤，得到多组标准测量参数；
所述场道侧MEC计算模块将所述多组标准测量参数进行合成，得到地面实时动态信息。
6.如权利要求5所述机场飞机引导车的调度控制方法，其特征在于，所述场道侧MEC计算模块根据多个所述测量参数按照同一目标进行分组关联之前，还包括：
所述场道侧MEC计算模块基于预设采集频率将多个所述测量参数进行划分，得到多个在同一采集时间段内的目标参数；所述采集频率为所述激光雷达、微波雷达、摄像头、车端传感器对应的采集频率中最低的采集频率；
所述场道侧MEC计算模块将各所述目标参数进行卡尔曼滤波处理。
7.如权利要求1-6任一项所述机场飞机引导车的调度控制方法，其特征在于，
所述第二机场空侧监控设备获取机场空侧实时动态信息包括：
所述场面雷达SMR对所述机场地面场道进行监控，采集得到第五采集信息；
所述广播监视ADS-B对所述机场地面场道进行监控，采集得到第六采集信息；
所述多点定位系统MLAT对机场地面场道进行监控，采集得到第七采集信息；
其中，所述第五采集信息、第六采集信息和第七采集信息组成机场空侧实时动态信息。
8.如权利要求1-6任一项所述机场飞机引导车的调度控制方法，其特征在于，所述云控平台包括高精地图动态数据融合系统和车辆调度云计算系统；
所述云控平台根据所述地面实时动态信息和所述机场空侧实时动态信息生成机场全动态地图包括：
所述高精地图动态数据融合系统根据所述地面实时动态信息和所述机场空侧实时动态信息生成机场全动态地图；
所述向引导车发送所述调度指令包括：
所述车辆调度云计算系统根据所述高精地图动态数据融合系统的交通态势实时数据和飞机滑行调度命令，生成调度指令并将所述调度指令发送至引导车。
9.一种电子装置，其特征在于，包括存储器、处理器及总线；
所述总线用于实现所述存储器、处理器之间的连接通信；
所述处理器用于执行存储在所述存储器上的计算机程序；
所述处理器执行所述计算机程序时，实现权利要求1至8中任意一项所述方法中的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现权利要求1至8中的任意一项所述方法中的步骤。
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