CN113791621B - 一种自动驾驶牵引车与飞机对接方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明属于飞机牵引作业技术领域，具体而言涉及一种自动驾驶牵引车与飞机对接方法及***。其对接方法为：牵引车通过高精度定位模块到达与自动驾驶牵引车对接作业的起点位置，并调整其航向角与飞机的航向角一致；自动牵引车开始向飞机靠近，牵引车通过相机传感器调整位姿至牵引车托架与飞起前起落架对齐，车载激光雷达测量牵引车托架末端与飞机前起落架距离；当牵引车达到预设位置时，调整车速，与飞机前起落架接触；最后完成对接。其对接***包括多种传感器、自动驾驶平台以及车机通信***，***中的各个器件相互配合。本发明意在实现自动驾驶牵引车与待牵引飞机的全自动对接，保证作业人员安全以及降低人工劳动量的同时，提高作业效率。
Description
技术领域
本发明属于飞机牵引作业技术领域，具体而言涉及一种自动驾驶牵引车与飞机对接方法及***。
背景技术
飞机牵引车是保障飞机地面移动的重要设备，根据牵引方式的不同，飞机牵引车分为有杆牵引和无杆牵引，有杆牵引是指飞机牵引车通过牵引杆与飞机前起落架相连，实现对飞机的牵引或者顶推。无杆牵引车则是飞机牵引车将飞机前起落架驮伏，牵引车与飞机形成一个整体，实现对飞机的牵引或者顶推。无杆牵引操作简单、转弯半径小、保障人员少且通用性较好。
现有技术中，飞机牵引车通常采用人工驾驶牵引车，牵引车司机需要在熟知各类航空器牵引技术要求(如，维修手册中转弯角度、牵引速度、翼展、高度等)的基础上负责驾驶牵引车。牵引车与飞机对接作业方式是，驾驶员驾驶牵引车，对准飞机前起落架缓速靠近，接触后通过牵引车上的抱轮夹持机构夹紧飞机前起落架，实现对飞机的牵引或顶推。由于牵引车司机视野受限，还需配备至少两人的牵引引导员，负责观察牵引车与被牵引航空器、被牵引航空器与周围航空器或者固定建筑物之间的净距，并通过语音通信给予牵引车司机预警提醒。
还有一些现有技术为提升牵引车作业安全、优化牵引车与飞机对接过程，在牵引车上加装传感器，来获取牵引车周围的交通态势信息，并将影响作业安全的信息以可视化界面提供给牵引车司机。但是，这种方法依旧无法解决牵引车驾驶员要求严格、作业人员人身危险、需要多人合作且效率低的问题。
发明内容
本专利正是基于现有技术的上述需求而提出的，本专利要解决的技术问题是提供一种自动驾驶牵引车与飞机对接方法及***以实现自动驾驶牵引车与待牵引飞机的全自动对接，保证作业人员安全以及降低人工劳动量的同时，提高作业效率。
为了解决上述问题，本专利提供的技术方案包括：
提供了一种自动驾驶牵引车与飞机对接方法，包括：S1，自动驾驶平台通过高精度定位模块获取待牵引飞机位置信息和姿态信息，由控制模块控制自动驾驶牵引车到达与待牵引飞机对接作业的起点；同时控制自动驾驶牵引车调整航向角，使其与待牵引飞机航向角一致；S2，所述自动驾驶牵引车到达对接作业起点，且其航向角与所述待牵引飞机航向角一致后，所述自动驾驶牵引车开始向待牵引飞机靠近，所述自动驾驶牵引车上的相机传感器识别待牵引飞机前起落架，判断所述自动驾驶牵引车托架与待牵引飞机前起落架是否对齐，并实时通过多个车载激光雷达分别检测自动驾驶牵引车托架末端与待牵引飞机前起落架的距离，以及周围是否存在障碍物，所述相机传感器识别所述前起落架的方法为：首先完成待牵引飞机前起落架识别模型的训练，在所述自动牵引车与所述待牵引飞机对接过程中，自动驾驶平台将捕获的图像输入到算法网络中，以实现对飞机前起落架的识别，同时飞机前起落架上安装有5个特征点，其中起落架边缘4个为圆形，起落架中央1个为矩形，通过对特征点的定位，得到飞机前起落架与自动驾驶牵引车托架间的相对位置姿态，以实现对飞机前起落架的定位和姿态识别；S3，自动驾驶牵引车到达预设位置时，所述自动驾驶牵引车托架末端与所述待牵引飞机前起落架之间的距离达到规定值，自动驾驶***调整所述自动驾驶牵引车车速，以匀减速的方式行驶，同时满足所述自动驾驶牵引车托架末端与所述待牵引飞机前起落架接触时车速为0；S4，所述自动驾驶牵引车托架末端与所述待牵引飞机前起落架接触后，抱轮夹持机构夹紧飞机前起落架，抱轮顶升机构将飞机前起落架抬起，对接完成。所述飞机前起落架上安装有5个特征点，所述特征点固定且结构简短，易于识别且识别准确率稳定。
优选的，当所述自动驾驶牵引车到达对接作业的起点后，以v1m/s的速度倒车靠近待牵引飞机前起落架，倒车过程中同时通过所述相机传感器对待牵引飞机前起落架的识别，调整位姿至牵引车托架与飞机前起落架对齐，速度v1可以表达为：
其中，L为所述对接作业的起点位置与所述飞机前起落架的距离，L0为牵引车预设位置与所述飞机前起落架之间的距离。
优选的，所述车载激光雷达包括第一车载激光雷达以及第二车载激光雷达，通过第一车载激光雷达可以计算出牵引车托架末端与待牵引飞机前起落架的距离，由所述第一车载激光雷达数据结合所述相机传感器数据，提取第一车载激光雷达与待牵引飞机前起落架的距离l1，计算出自动驾驶牵引车托架末端与待牵引飞机前起落架的距离l2，表示为l2＝l1-a，其中，其中a为第一车载激光雷达与自动驾驶牵引车托架末端的距离。
优选的，当所述自动驾驶牵引车到达牵引车预设位置时，所述自动驾驶平台调整自动驾驶牵引车车速为v2m/s，在所述牵引车从牵引车预设位置到所述牵引车托架末端到所述待牵引飞机前起落架接触的过程中，所述牵引车做匀减速运动，其加速度为a0，表示为：
本发明还提供了一种自动驾驶牵引车与飞机对接***，包括：多种传感器，所述传感器包括高精度定位模块，用于采集待牵引飞机的位置信息以及其航向角信息；相机传感器，用于识别所述待牵引飞机前起落架；和车载激光雷达，用于测量牵引车托架末端与所述待牵引飞机前起落架之间的距离以及所述牵引车行进四周的障碍物；自动驾驶平台，包括感知模块，所述感知模块用于接收多种传感器获取的信息，并将其进行处理；决策模块，所述决策模块用于根据所述感知模块处理好的信息，生成满足特定约束条件的牵引车行进轨迹；和控制模块，所述控制模块根据实际情况结合所述决策模块的信息，控制牵引车的内部执行器件；车机通信设备，所述车机通信设备用于所述牵引车以及所述待牵引飞机之间的信息交互。
优选的，所述决策模块包括路径规划层、行为决策层和运动规划层，所述路径规划层生成一条全局的路径，所述行为决策层在接收到全局路径后，结合从感知模块接收的信息，作出具体的行为决策，所述运动规划层根据具体的行为决策，规划生成一条满足特定约束条件的轨迹。
优选的，所述运动规划层规划出的所述轨迹作为输入传输给所述控制模块，最为车辆最终行驶路径。
优选的，感知模块用于接收多传感器获取的信息，并对其进行分布式融合，先对各个独立传感器所获得的原始数据进行局部处理，然后再将结果送入信息融合中心进行智能优化组合来获得最终的结果。
与现有技术相比，本发明能够实现自动驾驶牵引车与待牵引飞机的全自动对接，保证作业人员安全以及降低人工劳动量的同时，提高作业效率。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书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说明书实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的一种自动驾驶牵引车与飞机对接方法的步骤流程图；
图2为本发明的一个实施例中的自动驾驶牵引车上的多种传感器布置位置俯视图；
图3为本发明的一个实施例中的自动驾驶牵引车上的多种传感器布置位置侧视图；
图4是本发明的一个实施例中的自动驾驶牵引车与飞机对接***的架构图。
附图标记：
1、高精度定位模块；2、相机传感器；3、第一车载激光雷达；4、第二车载激光雷达。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
为便于对本申请实施例的理解，下面将结合附图以具体实施例做进一步的解释说明，实施例并不构成对本申请实施例的限定。
实施例1
本实施例提供了一种自动驾驶牵引车与飞机对接方法，参照图1。
S1，自动驾驶平台通过高精度定位模块获取待牵引飞机位置信息和姿态信息，由控制模块控制自动驾驶牵引车到达与待牵引飞机对接作业的起点；同时控制自动驾驶牵引车调整航向角，使其与待牵引飞机航向角一致。
自动驾驶平台获取待牵引飞机位置信息，同时结合高精度定位模块提供的信息，计算出对接作业起点的位置信息，由控制模块控制自动驾驶牵引车到达对接作业的起点位置。
所述对接作业的起点位置为飞机前起落架正前方L m处。
L根据对接作业要求及场地大小确定，可取10-15m。
所述高精度定位模块包括但不限于卫星天线、惯性/卫星组合导航主机及上位机软件等，其分别用于接收卫星信号、计算提供多参数导航信息、辅助定位和解析数据等。
当自动驾驶牵引车到达对接作业起点后，自动驾驶平台根据所获取的飞机姿态信息，在高精度定位模块辅助下，通过控制模块控制自动驾驶牵引车调整航向角至与待牵引飞机航向角一致。
S2，所述自动驾驶牵引车到达对接作业起点，且其航向角与所述待牵引飞机航向角一致后，所述自动驾驶牵引车开始向待牵引飞机靠近，所述自动驾驶牵引车上的相机传感器识别待牵引飞机前起落架，判断所述自动驾驶牵引车托架与待牵引飞机前起落架是否对齐，并实时通过多个车载激光雷达分别检测自动驾驶牵引车托架末端与待牵引飞机前起落架的距离，以及周围是否存在障碍物。
所述自动驾驶牵引车上具有相机传感器，能够识别待牵引飞机前起落架，用以判断自动驾驶牵引车托架与飞机前起落架是否对齐。参照图2和图3，可知所述相机传感器位于自动驾驶牵引车托架末端的中线上。
相机传感器识别待牵引飞机前起落架采用基于CCD相机的计算机视觉测量技术，即飞机前起落架上安装数量有限、几何尺寸及形状已知的特征点，自动驾驶牵引车上装有CCD相机，自动驾驶平台的感知模块通过对特征点在CCD相机上所成图像的分析处理得到飞机与自动驾驶牵引车间的相对位置姿态。
所述CCD(Charge coupled Device)为电荷耦合元件，可以称为CCD图像传感器。CCD是一种半导体器件，能够把光学影像转化为数字信号。CCD上植入的微小光敏物质称作像素。一块CCD上包含的像素数越多，其提供的画面分辨率也就越高。CCD的作用就像胶片一样，但它是把图像像素转换成数字信号。CCD上有许多排列整齐的电容，能感应光线，并将影像转变成数字信号。经由外部电路的控制，每个小电容能将其所带的电荷转给它相邻的电容。
相机传感器识别飞机前起落架采用YOLOv2算法。
YOLO算法将目标检测作为回归问题求解，基于一个单独的end-to-end网络，完成从原始图像的输入到物***置和类别的输出。YOLOv2在YOLO的基础上引入了Faster R-CNN中anchor box的思想，对各网络结构及各层的设计进行了改进，输出层使用卷积层替代YOLO的全连接层，联合使用coco物体检测标注数据和imagenet物体分类标注数据训练物体检测模型，在识别精度、速度、和定位准确性等方面都有很大提升。
相机传感器识别飞机前起落架流程为：事先通过目标分类与检测的联合训练方法，完成飞机前起落架识别模型的训练，在对接作业过程中，自动驾驶平台将相机传感器捕获的图像输入到YOLOv2算法中，完成飞机前起落架的识别和定位。同时飞机前起落架上安装有数量有限、几何尺寸及形状已知的特征点，通过对特征点的定位，得到飞机前起落架与自动驾驶牵引车托架间的相对位置姿态。所述飞机前起落架上安装有5个特征点，其中起落架边缘4个为圆形，起落架中央1个为矩形，所述飞机前起落架上安装有5个特征点，所述特征点固定且结构简短，易于识别且识别准确率稳定。
所述自动驾驶牵引车托架即自动驾驶牵引车用于驮伏飞机前起落架的装置，包括抱轮夹持机构和抱轮顶升机构。
自动驾驶牵引车以v1 m/s的速度倒车靠近待牵引飞机前起落架，倒车过程中同时通过所述相机传感器对飞机前起落架的识别，调整位姿至自动驾驶牵引车托架与飞机前起落架对齐。
其中，L0为自动驾驶牵引车预设位置与所述飞机前起落架之间的距离。
所述自动驾驶平台包括感知模块和决策模块，在自动驾驶牵引车靠近待牵引飞机前起落架的过程中，自动驾驶平台的感知模块将飞机与自动驾驶牵引车间的相对位置姿态发送给决策模块，决策模块通过分析相对位置姿态向控制模块发出运动指令，控制模块控制自动驾驶牵引车调整位姿至托架与飞机前起落架对齐。
在本实施例中，所述自动驾驶牵引车具有两个车载激光雷达，分别为第一车载激光雷达和第二车载激光雷达。
所述第一车载激光雷达用于测量自动驾驶牵引车托架末端与待牵引飞机前起落架距离，并将测量到的距离不断反馈给自动驾驶平台；所述第二车载激光雷达用于检测四周有无任何障碍物。
所述第一车载激光雷达使用水平视场角和垂直视场角分别为120°和25°的固态激光雷达，所述水平视场角的范围为[-60°，+60°]，所述垂直视场角的范围为[-12.5°，+12.5°]。测量自动驾驶牵引车托架末端与待牵引飞机前起落架距离采用PTOF测距法。所述PTOF测距法的核心原理是对探测物体打一束时间极短的激光，通过直接测量激光发射、打到探测物体再返回到探测器的飞行时间，来反推探测器到被测物的距离。
第一车载激光雷达向其前方发射激光束并计算分析障碍物的距离，反馈给自动驾驶平台。自动驾驶平台通过分析结合相机传感器数据，提取出第一车载激光雷达与待牵引飞机前起落架的距离l1，从而计算出自动驾驶牵引车托架末端与待牵引飞机前起落架的距离l2。
l2＝l1-a
其中，其中a为第一车载激光雷达与自动驾驶牵引车托架末端的距离，a可根据自动驾驶牵引车尺寸确定，取0.2m-0.5m。
所述第二车载激光雷达使用水平视场角和垂直视场角分别为360°和40°的32线激光雷达，即所述第二车载激光雷达能够发射32条激光，用以扫描周围环境。第二车载激光雷达向四周发射激光束，通过处理生成的点云，使用三维边界盒检测障碍物，实时分割可行驶区域，并反馈信息给自动驾驶平台。
S3，自动驾驶牵引车到达预设位置时，所述自动驾驶牵引车托架末端与所述待牵引飞机前起落架之间的距离达到规定值，自动驾驶***调整所述自动驾驶牵引车车速，以匀减速的方式行驶，同时满足所述自动驾驶牵引车托架末端与所述待牵引飞机前起落架接触时车速为0。
自动驾驶牵引车托架末端与待牵引飞机前起落架之间的距离达到规定值，即所述自动驾驶牵引车到达预设位置。所述预设位置为飞机前起落架正前方L0m处，此时自动驾驶平台的控制模块调整自动驾驶牵引车车速为v2m/s。
由于设置好的v1和v2都很小而且相差不大，转换时的减速过程可以忽略不计
L0根据对接作业要求及场地大小确定，可取2-3m。
v2根据对接作业要求及L0确定，可取0.5-0.6m/s。
所述自动驾驶牵引车托架末端与待牵引飞机前起落架接触时自动驾驶牵引车刚好减速至速度为0，加速度为a0。
S4，自动驾驶牵引车托架末端与待牵引飞机前起落架接触后，抱轮夹持机构夹紧飞机前起落架，抱轮顶升机构将飞机前起落架抬起，对接完成。
实施例2
本实施例提供了一种自动驾驶牵引车与飞机对接***，参照图4。
所述自动驾驶牵引车与飞机对接***包括多种传感器、自动驾驶平台和车机通信设备。
所述传感器包括高精度定位模块、相机传感器和车载激光雷达。
所述高精度定位模块包括但不限于卫星天线、惯性/卫星组合导航主机及上位机软件等，其分别用于接收卫星信号、计算提供多参数导航信息、辅助定位和解析数据等。
所述相机传感器用于识别待牵引飞机前起落架。
所述相机传感器识别待牵引飞机前起落架采用基于CCD相机的计算机视觉测量技术，即飞机前起落架上安装数量有限、几何尺寸及形状已知的特征点，自动驾驶牵引车上装有CCD相机，自动驾驶平台的感知模块通过对特征点在CCD相机上所成图像的分析处理得到飞机与自动驾驶牵引车间的相对位置姿态。
所述CCD(Charge coupled Device)为电荷耦合元件，可以称为CCD图像传感器。CCD是一种半导体器件，能够把光学影像转化为数字信号。CCD上植入的微小光敏物质称作像素。一块CCD上包含的像素数越多，其提供的画面分辨率也就越高。CCD的作用就像胶片一样，但它是把图像像素转换成数字信号。CCD上有许多排列整齐的电容，能感应光线，并将影像转变成数字信号。经由外部电路的控制，每个小电容能将其所带的电荷转给它相邻的电容。
CCD相机传感器体积小、重量轻、不受磁场影响、抗震动和撞击。
所述车载激光雷达包括车载激光雷达A和车载激光雷达B。
所述车载激光雷达A用于测量自动驾驶牵引车托架末端与待牵引飞机前起落架距离，并将测量到的距离不断反馈给自动驾驶平台；所述车载激光雷达B用于检测四周有无任何障碍物。
所述车载激光雷达A使用水平视场角和垂直视场角分别为120°和25°的固态激光雷达，所述水平视场角的范围为[-60°，+60°]，所述垂直视场角的范围为[-12.5°，+12.5°]。测量自动驾驶牵引车托架末端与待牵引飞机前起落架距离采用PTOF测距法。所述PTOF测距法的核心原理是对探测物体打一束时间极短的激光，通过直接测量激光发射、打到探测物体再返回到探测器的飞行时间，来反推探测器到被测物的距离。
所述车载激光雷达B使用水平视场角和垂直视场角分别为360°和40°的32线激光雷达，即所述车载激光雷达B能够发射32条激光，用以扫描周围环境。激光雷达B向四周发射激光束，通过处理生成的点云，使用三维边界盒检测障碍物，实时分割可行驶区域，并反馈信息给自动驾驶平台。
自动驾驶平台主要包括感知模块、决策模块和控制模块。
感知模块用于接收多传感器获取的信息，并对其进行分布式融合，即先对各个独立传感器所获得的原始数据进行局部处理，然后再将结果送入信息融合中心进行智能优化组合来获得最终的结果。
决策模块分为三个层次：路径规划、行为决策和运动规划。首先路径规划层生成一条全局的路径，行为决策层在接收到全局路径后，结合从感知模块接收的信息，作出具体的行为决策，最后，运动规划层根据具体的行为决策，规划生成一条满足特定约束条件的轨迹，该轨迹作为控制模块的输入决定车辆最终行驶路径。
控制模块采用PID控制，根据规划的行驶轨迹和速度以及当前的位置、姿态和速度，产生对自动驾驶牵引车底层油门、刹车、方向盘和变速杆的控制命令，从而使自动驾驶牵引车沿着目标轨迹以目标速度和加速度行驶。
车机通信设备，包括飞机上安装的机载终端和自动驾驶牵引车上安装的车载终端，通过5G AeroMACS建立二者之间的通信网络。
所述自动驾驶牵引车与飞机对接***中，所述自动驾驶平台的感知模块分别接收包括高精度定位模块、相机传感器以及车载激光雷达在内的多个传感器采集的关于所述待牵引飞机位置信息和姿态信息、待牵引飞机前起落架以及自动驾驶牵引车托架末端与待牵引飞机前起落架距离和四周有无任何障碍物的信息，并分别对上述多个传感器获取的原始数据信息进行独立处理，再将处理后的结果输入到信息融合中心进行智能优化组合，获取最终结果。
决策模块分为三个层次：路径规划、行为决策和运动规划。
路径规划层生成一条全局路径。
行为决策层接收到生成的全局路径之后，从感知模块中读取信息：
由高精度定位模块得到自动驾驶牵引车与待牵引飞机的对接作业的起点位置与待牵引飞机的航向角。
由相机传感器识别待牵引飞机前起落架，并通过所述相机传感器上的图像分析处理得到飞机与自动驾驶牵引车间的相对位置姿态，用以检查所述自动驾驶牵引车托架与所述待牵引飞机前起落架是否对齐。
由车载激光雷达A测量自动驾驶牵引车托架末端与待牵引飞机前起落架距离，并将所述距离实时反馈。
由车载激光雷达B检测在所述自动驾驶牵引车行驶路径的四周有无任何障碍物。
得到自动驾驶牵引车与待牵引飞机的对接作业的起点位置与待牵引飞机的航向角信息后，所述行为决策层做出具体行为决策，向所述对接作业的起点位置靠近，在靠近过程中调整所述自动驾驶牵引车的航向角与所述待牵引飞机的航向角。所述运动规划层根据所述的具体行为决策规划生成一条满足特定约束条件的轨迹，该轨迹作为控制模块的输入决定车辆最终行驶路径。
所述自动驾驶牵引车到达所述对接作业的起点位置后，向所述待牵引飞机前起落架靠近，在靠近过程中，通过相机传感器识别待牵引飞机前起落架，并实时观测所述自动驾驶牵引车托架与所述待牵引飞机前起落架是否对齐，并不断调整以使得二者对齐。所述运动规划层根据所述的具体行为决策规划生成一条满足特定约束条件的轨迹，该轨迹作为控制模块的输入决定车辆最终行驶路径。使得自动驾驶牵引车以匀减速的方式靠近所述待牵引飞机，最终使的所述自动驾驶牵引车托架与所述待牵引飞机前起落架在接触时，所述自动驾驶牵引车的速度为0。
在靠近过程中，所述车载激光雷达A实时测量自动驾驶牵引车托架末端与待牵引飞机前起落架距离并不断反馈给自动驾驶平台，所述车载激光雷达B检测四周有无任何障碍物。使得所述运动规划层规划路径以避开障碍物，并及时调整所述自动驾驶牵引车行进的速度与角度等物理量。
所述控制模块将运动规划层传出的数据信息进行处理，根据规划的行驶轨迹和速度以及当前的位置、姿态和速度，产生对自动驾驶牵引车底层油门、刹车、方向盘和变速杆的控制命令，从而使自动驾驶牵引车沿着目标轨迹以目标速度和加速度行驶。
在飞机上装有机载终端，且在自动驾驶牵引车上安装的车载终端，二者通过5GAeroMACS进行通信。所述AeroMACS为Aeronautical Mobile Airport CommunicationsSystem，即航空空港移动通讯***。
以上所述的具体实施方式，对本申请的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本申请的具体实施方式而已，并不用于限定本申请的保护范围，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种自动驾驶牵引车与飞机对接方法，其特征在于，包括：
S1，自动驾驶平台通过高精度定位模块获取待牵引飞机位置信息和姿态信息，由控制模块控制自动驾驶牵引车到达与待牵引飞机对接作业的起点；同时控制自动驾驶牵引车调整航向角，使其与待牵引飞机航向角一致；
S2，所述自动驾驶牵引车到达对接作业起点，且其航向角与所述待牵引飞机航向角一致后，所述自动驾驶牵引车开始向待牵引飞机靠近，所述自动驾驶牵引车上的相机传感器识别待牵引飞机前起落架，判断所述自动驾驶牵引车托架与待牵引飞机前起落架是否对齐，并实时通过多个车载激光雷达分别检测自动驾驶牵引车托架末端与待牵引飞机前起落架的距离，以及周围是否存在障碍物，所述相机传感器识别所述前起落架的方法为：首先完成待牵引飞机前起落架识别模型的训练，在所述自动驾驶牵引车与所述待牵引飞机对接过程中，自动驾驶平台将捕获的图像输入到算法网络中，以实现对飞机前起落架的识别，同时飞机前起落架上安装有5个特征点，其中起落架边缘4个为圆形，起落架中央1个为矩形，通过对特征点的定位，得到飞机前起落架与自动驾驶牵引车托架间的相对位置姿态，以实现对飞机前起落架的定位和姿态识别；
S3，自动驾驶牵引车到达预设位置时，自动驾驶***调整所述自动驾驶牵引车车速，以匀减速的方式行驶，使得所述自动驾驶牵引车托架末端与所述待牵引飞机前起落架接触时车速为0；
S4，所述自动驾驶牵引车托架末端与所述待牵引飞机前起落架接触后，抱轮夹持机构夹紧飞机前起落架，抱轮顶升机构将飞机前起落架抬起，对接完成。
2.根据权利要求1所述的一种自动驾驶牵引车与飞机对接方法，其特征在于，当所述自动驾驶牵引车到达对接作业的起点后，以v1 m/s的速度倒车靠近待牵引飞机前起落架，倒车过程中同时通过所述相机传感器对待牵引飞机前起落架的识别，调整位姿至牵引车托架与飞机前起落架对齐，速度v1可以表达为：
其中，L为所述对接作业的起点位置与所述飞机前起落架的距离，L0为牵引车预设位置与所述飞机前起落架之间的距离。
3.根据权利要求1所述的一种自动驾驶牵引车与飞机对接方法，其特征在于，所述车载激光雷达包括第一车载激光雷达以及第二车载激光雷达，通过第一车载激光雷达可以计算出牵引车托架末端与待牵引飞机前起落架的距离，由所述第一车载激光雷达数据结合所述相机传感器数据，提取第一车载激光雷达与待牵引飞机前起落架的距离l1，计算出自动驾驶牵引车托架末端与待牵引飞机前起落架的距离l2，表示为l2＝l1-a，其中，其中a为第一车载激光雷达与自动驾驶牵引车托架末端的距离。
4.根据权利要求1所述的一种自动驾驶牵引车与飞机对接方法，其特征在于，当所述自动驾驶牵引车到达牵引车预设位置时，所述自动驾驶平台调整自动驾驶牵引车车速为v2m/s，在所述自动驾驶牵引车从牵引车预设位置到所述牵引车托架末端到所述待牵引飞机前起落架接触的过程中，所述牵引车做匀减速运动，其加速度为a0，表示为：
5.一种采用如权利要求1所述的一种自动驾驶牵引车与飞机对接方法的自动驾驶牵引车与飞机对接***，其特征在于，包括：
多种传感器，所述传感器包括高精度定位模块，用于采集待牵引飞机的位置信息以及其航向角信息；相机传感器，用于识别所述待牵引飞机前起落架；和车载激光雷达，用于测量牵引车托架末端与所述待牵引飞机前起落架之间的距离以及所述牵引车行进四周的障碍物；
自动驾驶平台，包括感知模块，所述感知模块用于接收多种传感器获取的信息，并将其进行处理；决策模块，所述决策模块用于根据所述感知模块处理好的信息，生成满足特定约束条件的牵引车行进轨迹；和控制模块，所述控制模块根据实际情况结合所述决策模块的信息，控制牵引车的内部执行器件；
车机通信设备，所述车机通信设备用于所述牵引车以及所述待牵引飞机之间的信息交互。
6.根据权利要求5所述的一种自动驾驶牵引车与飞机对接***，其特征在于，所述决策模块包括路径规划层、行为决策层和运动规划层，所述路径规划层生成一条全局的路径，所述行为决策层在接收到全局路径后，结合从感知模块接收的信息，作出具体的行为决策，所述运动规划层根据具体的行为决策，规划生成一条满足特定约束条件的轨迹。
7.根据权利要求6所述的一种自动驾驶牵引车与飞机对接***，其特征在于，所述运动规划层规划出的所述轨迹作为输入传输给所述控制模块，最为车辆最终行驶路径。
8.根据权利要求5所述的一种自动驾驶牵引车与飞机对接***，其特征在于，感知模块用于接收多传感器获取的信息，并对其进行分布式融合，先对各个独立传感器所获得的原始数据进行局部处理，然后再将结果送入信息融合中心进行智能优化组合来获得最终的结果。
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