CN116704804B - 机场低能见度情况下的引导车路径引导及预警方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明属于机场信息处理技术领域，公开了机场低能见度情况下的引导车路径引导及预警方法和系统。该方法通过多点定位或雷达系统获取航空器的位置数据，并通过移动端APP获取车辆的位置数据，并实时进行数据比对和计算，确定引导车的位置和航班的状态；在机场低能见度情况下的进行引导车路径引导以及预警。本发明并通过移动端APP获取车辆的位置数据，并实时进行数据比对和计算，从而快速准确地确定引导车的位置和航班的状态，实现针对性的引导和预警的机场低能见度情况下的引导车路径引导以及预警的方法。同时，该方法预设相关报警区域，在引导车与航班的位置接近报警区域时进行报警提醒，有效提高了机场运行的安全性和正常率。

Description

机场低能见度情况下的引导车路径引导及预警方法和系统

技术领域

本发明属于机场信息处理技术领域，尤其涉及机场低能见度情况下的引导车路径引导及预警方法和系统。

背景技术

机场低能见度是指机场运行环境中的能见度较低，即天气条件导致机场的能见度达到一定程度以下。低能见度是机场运营中最常见的天气障碍之一，其对机场的运行效率和航班准点率造成了很大的影响。低能见度条件下，机场的航班调度、航空器着陆、起飞等操作受到较大影响，严重影响了机场的运行效率和航班正常率。

机场低能见度通常由以下因素导致：天气、气象、自然灾害等。这些因素都可能对机场的运行造成一定程度的影响。例如，雾、雨、雪等天气条件都可能导致机场的能见度下降，从而影响机场的运行效率。另外，飓风、地震等自然灾害也可能导致机场运行的中断或受损，进一步影响机场的运行效率。

传统的机场引导设施包括塔台、灯光等，它们是在机场运行中起着至关重要的作用。塔台的主要作用是监控机场的航空器运动，调度和指挥航空器地面行驶、起降等操作。在塔台中，航空管制员通过雷达监测空中和地面上的航空器位置和运动状态，通过电台与机组进行通讯，提供航班运行信息、气象信息等。此外，塔台还可以通过指示灯光，对航空器进行导航和警示，例如为航空器指示着陆跑道和进近路径，或者向地面车辆发出停车或行驶的信号。

此外，机场引导灯光也是传统引导设施中的重要组成部分之一。它们是通过在跑道、滑行道、停机位等地方设置一系列灯光，以告知航空器或地面车辆当前所处的位置和行进方向。这些灯光通常包括高强度的导航灯、闪烁灯、滑行道灯等，不同颜色和闪烁方式的灯光组合可以传达不同的信息，帮助航空器或地面车辆正确地行驶和停靠。

传统的机场引导设施通过塔台、灯光等手段，为机场运行提供了准确的导航和警示信息，帮助航空器和地面车辆安全运行。但是，传统的机场引导设施（如塔台、灯光等）在低能见度天气下往往难以提供足够的导航和警示信息，这将导致机坪航空器难以正常入位或起飞，降低了机场的保障运行效率，进而影响了机场的放行正常率。如何提高机场在低能见度下的保障能力，一直是机场管理者和科技工作者们共同关注的问题。

为了解决低能见度天气下机场运行的问题，我们研发出了一系列新的技术手段和设备，基于雷达，GPS定位等技术的引导车路径引导预警系统。该系统能够通过实时获取机场的航班位置数据，为引导车提供准确的路径信息，同时在路径上设置预警点，对机坪航空器和引导车进行实时的预警和提示。这种基于新技术的引导和预警系统能够有效地提高机场的低能见度保障能力，提高机场的运行效率和放行正常率。

随着科技的不断进步，未来机场引导和预警系统还将进一步发展，成为更加智能化、自适应性更强的系统。可以预见，机场将在不断引入新的科技手段和设备的支持下，逐渐提高其在低能见度条件下的保障能力，提升机场的运行效率和放行正常率，为航空产业的发展注入新的活力。

通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：当前机场运行情况，低能见度是影响机场运行效率和航班正常率的主要因素之一。在低能见度情况下，机场的能见度受限，机坪航空器难以准确地进入指定位置，从而影响了航班的正常起降。传统的低能见度运行方式存在一定的缺陷，不能满足机场的快速运行和航班的高效率起降的要求。因此，本发明的目的是提供一种能够有效引导机坪航空器在低能见度情况下准确入位以及起飞的方法，以保障机场的高效运行和航班的正常起降，从而提高机场的放行正常率。

在低能见度情况下，能见度较低，会给机场的正常运行带来一定的影响。传统的机场引导设施如塔台、灯光等无法在极低能见度的情况下提供精准的引导。此时，机场需要依靠引导车等车辆设备，通过人工引导的方式，来帮助航班在机场上精准地行驶。但是，人工引导存在人员疲劳、信息传递不及时等问题，不利于机场的正常运行和安全。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本发明公开实施例提供了机场低能见度情况下的引导车路径引导及预警方法和系统。

所述技术方案如下：一种机场低能见度情况下的引导车路径引导及预警方法，通过多点定位或雷达系统获取航空器的位置数据，并通过移动端APP获取车辆的位置数据，并实时进行数据比对和计算，确定引导车的位置和航班的状态；在机场低能见度情况下的进行引导车路径引导以及预警；具体包括以下步骤：

S1，确定引导车路径：在低能见度的情况下，通过多点定位或者雷达系统获取航空器的位置数据，并结合机场地面的地形图、机位分配图信息，确定引导车的行驶路径；

S2，实时获取位置信息：在引导车行驶的过程中，通过车辆定位系统实时获取引导车车辆位置数据，同时获取到的航空器位置数据，将获取车辆和航空器的位置信息传递到服务端；

S3，预设报警区域：在引导车行驶的过程中，预设报警区域，当引导车接近报警区域时，自动发出报警信号；

S4，实现引导和预警：通过实时获取位置信息，引导车根据预设的路径进行引导，使航空器到达机位。

进一步的，在步骤S2通过车辆定位系统实时获取引导车车辆位置数据中，通过GPS定位、蓝牙定位、RFID定位中的一种或多种组合实时获取引导车车辆位置数据。

进一步的，在步骤S2在获取航空器位置数据中，通过GPS定位系统、机载雷达系统、空管雷达系统、ADS-B系统获取航空器位置数据；

将车辆定位系统获取车辆和航空器的位置信息传递到服务端后，服务端对实时数据进行处理，同时加入数据校验、删选，结合地图基础数据，同时将计算后的数据进行传输，一方面将数据传输到车辆定位系统，所述车辆定位系统采用车载终端，对车辆提前预警，另一方面传输警告信息到web端进行监管。

进一步的，在步骤S2中，车辆定位系统向服务端传输数据采用HTTP协议、MQTT协议、TCP协议以及UDP协议中的一种；

车辆定位系统实时获取引导车车辆位置数据，同时获取到的航空器位置数据包括：

（1）确定需要计算的任务，包括航空器位置数据和引导车车辆位置数据的比对和计算；

（2）创建多个线程，先计算航空器以及车辆的任务总数N，按照服务器性能设置每个线程处理数量n，线程总数量为T=N除以n取整，将需要计算的任务分配到不同的线程中进行计算；计算过程主要分为获取位置数据，数据校验，位置数据坐标转换，预警信息检验，数据发送几部分；

（3）系统获取到位置数据后，对数据进行解析，首先根据msgType判断是航空器位置数据还是车辆位置数据，然后根据数据协议对位置数据进行解析，将二进制数据或JSON数据解析成可读性高的数据结构。这涉及到根据数据协议的定义，逐字节或逐字段地解析数据。例如，如果数据采用二进制格式，后台系统需要按照预先定义的数据格式，将数据包中的二进制字段解析成整数、浮点数、字符串等类型的数据。

（4）在数据解析完成后，后台系统进行数据校验，检查解析后的数据是否符合预期的格式和范围。数据校验可以包括字段的有效性检查、范围的验证、数据完整性的校验等。如果数据校验未通过，后台系统可以拒绝接收该数据或者将错误信息进行保存，方便后续问题排查。

（5）在每个线程中使用geotools在不同的坐标系之间进行坐标系转换；所述不同的坐标系包括指定源坐标系和目标坐标系，然后使用proj4j工具类的转换方法transform（）将地理位置从一个坐标系转换到另一个坐标系；在转换中首先定义地理坐标参考系统为WGS84、投影坐标参考系统为EPSG4528，GeoTools通过CoordinateTransformFactory的createTransform()方法，创建映射类CoordinateTransform，最后通过调用该类的transform（）方法进行转换；

（6）后端根据事先设定的报警区域和条件进行预警信息的检验。当机场航空器或引导车的位置接近报警区域时，会触发预警信息，并将相应的报警数据加入到待发送数据中。预警信息检验可以根据设定的条件来判断是否触发预警，例如距离阈值、速度限制等。

在计算过程中，对共享数据进行同步，使用自旋锁使数据一致,自旋锁：当线程遇到锁冲突时，等待一段时间，不放弃CPU时间片，直到获取到锁或超过最大等待时间；具体过程如下：当线程需要访问共享数据时，它会先尝试获取自旋锁。如果锁当前没有被其他线程占用，那么该线程成功获取到锁，并可以进入临界区操作共享数据。如果线程发现自旋锁已经被其他线程占用（即发生了锁冲突），那么它会进入自旋阻塞状态，但不会让出CPU时间片，而是在一个循环中不断地尝试获取锁。在自旋的过程中，线程会等待一小段时间，然后再次尝试获取锁。这样的等待时间很短，通常只是几个CPU周期，因此不会造成线程切换的开销。如果线程在自旋等待期间成功获取到锁，那么它就可以进入临界区操作共享数据。如果线程在最大等待时间内仍然没有获取到锁，那么它可以选择放弃自旋，进入传统的阻塞状态，等待操作系统调度将其唤醒。

（7）在计算完成后，将结果合并返回给主线程，进行后续的处理和显示。

本发明的另一目的在于提供一种机场低能见度情况下的引导车路径引导及预警系统，包括多点定位模块、车辆定位模块、数据处理模块、报警区域设置模块和报警模块；

所述多点定位模块通过卫星定位、雷达系统获取航空器的位置信息；所述车辆定位模块利用引导车上搭载的车辆定位系统通过车载设备的GPS数据接收模块实时获取引导车的位置信息，并通过差分定位技术对引导车车辆位置数据进行定位信息；

所述数据处理模块：通过实时处理航空器位置信息和引导车车辆位置数据信息，得到引导车与航空器的距离和航空器相对于引导车的方向角。

所述报警区域设置模块，在移动端APP中预设相关报警区域，并在地图上标示出来；

所述报警模块针对不同类型的报警区域设置不同的警报声和闪烁图标，识别警报类型。

进一步的，所述多点定位模块获取航空器的位置信息中，通过航空器上搭载有GPS接收器，通过接收卫星发射的信号，确定航空器的位置坐标、速度和高度信息，并传输至后台系统，基于空管协议进行解析，以获取航空器位置信息并将该信息存储；后台系统获取到航空器位置信息后，将所有位置信息统一映射到地理坐标系中，与车载移动App中的位置数据进行整合。

进一步的，所述车辆定位模块通过差分定位技术对引导车车辆位置数据进行定位信息中，差分定位技术包括：利用多个接收站，其中一个被选作基准站，其他的为测量站；基准站通过接收GPS信号并计算引导车车辆位置，然后将引导车车辆位置信息与实际测量的位置进行比较，得到差分修正值；差分修正值被发送给测量站，测量站根据接收到的修正值对自身测量的位置进行修正，获得引导车车辆位置准确的位置；通过NETTY服务将引导车车辆位置数据信息，路径信息传输至移动端APP中。

进一步的，所述数据处理模块得到引导车与航空器的距离和航空器相对于引导车的方向角中，使用数向量计算将航空器和引导车的坐标位置转化为向量，然后计算两个向量之间的距离和方向角，计算两个向量之间的距离和方向角；计算两个向量之间的距离和方向角后，在移动端APP实时判断航空器是否在引导车的安全范围内，并提供相应的预警提示。

进一步的，所述报警区域设置模块设置的报警区域包括机位区域和进近路径区域，机位区域包括航空器停靠的具体位置，包括停机位、登机桥位置；进近路径区域包括航空器在进近过程中可能出现的区域，包括跑道；

进一步的，所述机场低能见度情况下的引导车路径引导及预警系统应用于低能见度下机场物流配送系统，进行实时路况监控和路径规划、动态调度和派单、实时物流跟踪和追踪以及异常处理和报警通知。

结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明提供一种通过多点定位或雷达系统获取航空器的位置数据，并通过移动端APP获取车辆的位置数据，并实时进行数据比对和计算，从而快速准确地确定引导车的位置和航班的状态，实现针对性的引导和预警的机场低能见度情况下的引导车路径引导以及预警的方法。通过这种方法，引导车能够及时准确地找到航班位置，为机坪航空器的入位提供精准的引导，避免机场运行受到低能见度的影响。同时，该方法预设相关报警区域，在引导车与航班的位置接近报警区域时进行报警提醒，有效提高了机场运行的安全性和正常率。

本发明及时获得车辆和飞行器的位置信息，实现针对性的引导和预警，从而提高机场运行的安全性和正常率。

本发明提出引导车路径引导和预警技术：传统的机场引导设施在低能见度条件下难以提供足够的导航和警示信息，导致机坪航空器难以正常入位或起飞，影响机场运行效率和航班准点率。本发明的引导车路径引导和预警技术解决了这一问题，通过实时获取机场的航班位置数据并为引导车提供准确的路径信息，同时设置预警点进行实时的预警和提示，提高了机场的低能见度保障能力。

本发明在机场低能见度情况下，传统的机场引导设施无法提供足够的导航和警示信息，导致机坪航空器难以正常入位或起飞，严重影响机场的运行效率和航班准点率。

本发明的技术方案通过引入新的技术手段和整合应用，超越了传统的机场引导设施的局限性，为机场低能见度情况下的引导和预警提供了创新的解决方案。它采用了基于雷达的引导车路径引导预警系统、移动端APP和车载设备的应用，通过多点定位和实时数据计算，实现了快速准确的引导车位置确定和航班位置分析。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理；

图1是本发明实施例1提供的机场低能见度情况下的引导车路径引导及预警的系统示意图；

图2是本发明实施例1提供的机场低能见度情况下的引导车路径引导及预警方法流程图；

图3是本发明实施例2提供的本发明实施例提供的数据传输方法原理图；

图4是本发明实施例3提供的机场低能见度情况下的引导车路径引导及预警方法原理图；

图5是本发明实施例3提供的使用多线程技术计算航空器车辆等位置流程图；

图中：1、多点定位模块；2、车辆定位模块；3、数据处理模块；4、报警区域设置模块；5、报警模块。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其他方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的具体实施的限制。

本发明旨在提供一种通过多点定位或雷达系统获取航空器的位置数据，并通过移动端APP获取车辆的位置数据，并实时进行数据比对和计算，从而快速准确地确定引导车的位置和航班的状态，实现针对性的引导和预警的机场低能见度情况下的引导车路径引导以及预警的方法。通过这种方法，引导车能够及时准确地找到航班位置，为机坪航空器的入位提供精准的引导，避免机场运行受到低能见度的影响。同时，该方法预设相关报警区域，在引导车与航班的位置接近报警区域时进行报警提醒，有效提高了机场运行的安全性和正常率。

实施例1，本发明实施例提供的机场低能见度情况下的引导车路径引导及预警系统包括多点定位模块1、车辆定位模块2、数据处理模块3、报警区域设置模块4和报警模块5。

通过卫星定位、雷达系统等手段获取航空器的位置信息和引导车的位置信息，并使用差分定位技术提高位置信息的准确性。数据处理模块3将这些位置数据转化为向量，计算出引导车与航空器的距离和方向角，并提供相应的预警提示。报警区域设置模块4预设相关报警区域，在地图上标示出来，以便于操作人员更好地预防意外事件的发生。报警模块5则针对不同类型的报警区域设置不同的警报声和闪烁图标，使得操作人员更快速、准确地识别警报类型，采取相应的应对措施，从而避免事故的发生。本发明可以提高机场保障运行效率，提升机场放行正常率，具有很高的实用性和应用价值。

具体的，所述多点定位模块1通过卫星定位、雷达系统等多种手段获取航空器的位置信息，航空器上搭载有GPS接收器，通过接收卫星发射的信号，可以确定航空器的位置坐标、速度和高度等信息，这些信息通过使用netty udp等技术传输至后台系统，基于空管CAT062协议进行解析，以获取航空器位置信息并将该信息存储。后台系统获取到航空器位置信息后，将所有位置信息统一映射到地理坐标系中，与车载移动App中的位置数据进行整合。

所述车辆定位模块2：引导车车辆位置数据信息的获取和传输是本发明的核心技术之一。引导车上搭载的车辆定位系统会通过车载设备的GPS数据接收模块实时获取引导车的位置信息，并通过差分定位技术，提高位置信息的准确性。GPS信号在传播过程中会受到多种误差的影响，如大气延迟、卫星钟差、接收机钟差、多径效应等。差分定位利用多个接收站，其中一个被选作基准站，其他的为测量站。基准站通过接收GPS信号并计算其位置，然后将其位置信息与实际测量的位置进行比较，得到差分修正值。这个差分修正值被发送给测量站，测量站根据接收到的修正值对自身测量的位置进行修正，从而获得更准确的位置。通过NETTY服务将引导车车辆位置数据信息，路径信息等传输至移动端APP中，引导车司机可以在app上实时查看当前所在位置，以及周围航空器的位置信息，以便更好地进行引导。采用了netty socket技术来传输引导车车辆位置数据信息至后台系统。

所述数据处理模块3：移动端APP中，通过实时处理航空器位置信息和引导车车辆位置数据信息，可以得到引导车与航空器的距离和航空器相对于引导车的方向角。具体来说，可以使用数学上的向量计算，向量计算是一种涉及向量的数学运算方法，用于处理和分析向量的属性和关系。向量计算包括向量的加法、减法、数乘、点积、叉积等操作，旨在描述和解决与向量相关的问题。将航空器和引导车的坐标位置转化为向量，然后计算两个向量之间的距离和方向角。要计算两个向量之间的距离和方向角，可以使用以下方法：

距离：计算两个向量之间的距离可以使用欧氏距离公式。假设有两个向量A和B，其分别表示为A=(A1,A2,A3)和B=(B1,B2,B3)。则两个向量之间的距离为D=sqrt((B1-A1)^2+(B2-A2)^2+(B3-A3)^2)。欧氏距离表示了两个向量在空间中的直线距离。

方向角：计算两个向量之间的方向角可以使用向量的点积和向量的模（长度）来求解。假设有两个向量A和B，其分别表示为A=(A1,A2,A3)和B=(B1,B2,B3)。首先计算两个向量的点积：dot_product=A1*B1+A2*B2+A3*B3。然后计算两个向量的模：norm_A=sqrt(A1^2+A2^2+A3^2)和norm_B=sqrt(B1^2+B2^2+B3^2)。最后计算方向角theta=acos(dot_product/(norm_A*norm_B))。方向角表示了一个向量相对于另一个向量的偏转角度。

在计算中，还可以结合差分定位技术提升位置准确度。当将车辆位置与航空器位置转换为向量，并通过上述方法计算机场引导车与航空器的距离和方向，移动端APP可以实时判断航空器是否在引导车的安全范围内，并可以提供相应的预警提示，例如声音、震动、弹窗等方式，以引起引导员的注意。同时，移动端APP也可以根据航空器的相对方向，提供更加准确的引导指令，帮助引导员更好地指导航空器在机坪上移动，从而保障机场在低能见度的情况下机坪航空器能够正常入位以及起飞，提高机场保障运行效率，提升机场放行正常率。

所述报警区域设置模块4：为了更好地预警机场引导车和航空器之间的位置关系，在移动端APP中预设相关报警区域。这些区域一旦被设定，移动端APP将会在地图上标示出来，使得机场引导车和航空器的工作人员能够更加清晰地了解报警区域的范围和位置，从而更好地预防意外事件的发生非常必要的。这些报警区域包括机位区域和进近路径区域。机位区域是指航空器停靠的具体位置，包括停机位、登机桥等位置。进近路径区域则是指航空器在进近过程中可能出现的区域，例如跑道。

所述报警模块5：移动端APP还可以针对不同类型的报警区域设置不同的警报声和闪烁图标，以便于操作人员更快速、准确地识别警报类型。例如，对于机位区域的报警，警报声可以设置为连续短促的响铃声，闪烁图标可以是红色的铃铛样式警示标志，而对于进近路径区域的报警，则可以设置为连续长鸣的响铃声，闪烁图标则可以是黄色的铃铛样式警示标志。这样，操作人员在接收到警报时，可以根据声音和图标快速判断报警类型，采取相应的应对措施，避免事故的发生。

以上模块化设计，可以让整个系统更加清晰、高效，同时也可以为后续的扩展和改进提供便利。同时，通过移动app的加入，操作人员可以方便地通过手机或平板等移动终端，实时了解机位区域和进近路径区域的情况，提高了操作人员的便捷性和工作效率。

如图2所示，本发明实施例提供的机场低能见度情况下的引导车路径引导及预警方法包括以下步骤：

S1，确定引导车路径：在低能见度的情况下，通过多点定位或者雷达系统获取航空器的位置数据，并结合机场地面的地形图、机位分配图信息，确定引导车的行驶路径；

S2，实时获取位置信息：在引导车行驶的过程中，通过车辆定位系统实时获取引导车车辆位置数据，同时获取到的航空器位置数据，将获取车辆和航空器的位置信息传递到服务端；

S3，预设报警区域：在引导车行驶的过程中，预设报警区域，当引导车接近报警区域时，自动发出报警信号；

S4，实现引导和预警：通过实时获取位置信息，引导车根据预设的路径进行引导，使航空器到达机位。

综上所述，本发明提供了一种针对机场低能见度情况下的车路径引导以及预警的方法，通过多点定位或者雷达系统获取航空器位置数据，通过车辆定位系统获取引导车车辆位置数据，实时获取位置信息，并预设相关报警区域进行报警，保障机场在低能见度的情况下机坪航空器能够正常入位。

实施例2，如图3所示，本发明实施例提供的数据传输方法的流程图。如图3所示主要接收外部的引导车车辆位置数据以及航空器位置数据，后台服务经过处理之后，将预警信息，路径等信息发送到车载终端，移动端，以及web端。

在数据传输方案中，当获取引导车车辆位置数据时，可以使用多种方法，包括但不限于：

GPS定位：通过安装GPS设备在引导车上，可以实时获取引导车的位置数据，并将数据传输到移动端APP中进行处理。这种方法定位准确度较高，适用于室外环境。

蓝牙定位：在机场内设置多个蓝牙基站，引导车上安装蓝牙接收器，通过接收不同基站发射的信号来确定车辆位置。这种方法定位精度较高，适用于室内环境。

RFID定位：在机场内设置多个RFID读卡器，引导车上安装RFID卡，通过读取RFID卡与读卡器之间的信号来确定车辆位置。这种方法可以实现实时定位，并且定位准确度较高，适用于室内环境。

其他传感器：例如加速度传感器、陀螺仪、磁力计等，通过检测引导车运动状态来确定车辆位置。这种方法可以实现实时定位，但定位准确度相对较低，适用于室内环境。

根据实际需求和环境，可以选择不同的定位方式来获取引导车车辆位置数据。在实际应用中，可能需要综合使用多种定位技术，以实现更准确、更可靠的车辆定位。

在数据传输方案中，当获取航空器位置数据时，可以使用多种方法，包括但不限于：

GPS定位系统：目前大多数航空器都配备有GPS定位系统，可以通过卫星定位系统实时获取航空器的位置信息。

机载雷达系统：一些大型商业航空器和军用航空器还配备有机载雷达系统，可以实时探测周围的气象和障碍物，并通过雷达回波获取航空器位置信息。

空管雷达系统：航空管制部门设有雷达站用于监控和管理航空器，可以通过雷达反射信号获取航空器位置信息，并提供给机场和飞行员使用。

ADS-B系统：自动相关监视广播系统是一种新兴的航空交通管理系统，通过广播航空器位置信息、速度等数据，实现航空器之间和与地面控制台之间的信息交流，从而提高空中交通管理的效率和安全性。

系统接入到，引导车车辆位置数据和航空器数据后，会对实时数据进行处理，同时加入数据校验、删选等逻辑，结合平台自有的地图基础数据，同时将计算后的数据进行传输，一方面将数据传输到车载终端，可以对车辆提前预警，另一方面传输警告信息到web端供监管人员进行监管。

数据汇总到后台服务后，服务端对其中的数据进行处理，最后将处理后的数据根据业务规则，分别传递给车载终端、移动端、web端，实现工作人员差异化的需求。

实施例3，如图4所示，本发明实施例提的机场低能见度情况下的引导车路径引导及预警方法包括：报警区域等相关位置数据，通常采用http协议进行传输。系统将这些数据分别仓储到不同的表中进行保存。即后台数据库中，综合计算当前获取的信息；并进行发送。

示例性的，车载终端向后台传输数据可以采用多种协议方式，以下是常见的几种：

HTTP协议：车载终端可以通过HTTP协议向后台发送请求，并获取响应数据。这种方式简单易用，适用于小量数据的传输，但在数据量较大时效率不高。

MQTT协议：MQTT是一种轻量级的消息传输协议，适用于物联网设备之间的数据传输。车载终端可以通过MQTT协议将数据发布到Broker，后台可以通过订阅相应的主题来获取数据。

TCP协议：TCP是一种可靠的传输协议，适用于数据量较大、传输可靠性要求较高的场景。车载终端可以通过TCP协议与后台建立连接，并通过TCP连接传输数据。

UDP协议：UDP是一种无连接的传输协议，适用于实时性要求较高、数据可靠性要求较低的场景。车载终端可以通过UDP协议向后台发送数据报文，但由于UDP没有连接状态保持机制，因此数据传输不够可靠。

TCP相对于UDP协议的改进主要包括以下方面：可靠性：TCP协议提供可靠的数据传输，通过使用序号、确认和重传等机制来确保数据的可靠交付。相比UDP协议，TCP协议能够自动处理丢失、重复、乱序和错误数据包，提供更高的传输可靠性。

连接管理：TCP协议建立了可靠的连接，通过三次握手和四次挥手来管理连接的建立和关闭。这种连接管理机制保证了数据的可靠传输和连接状态的一致性。

拥塞控制：TCP协议使用拥塞控制机制来防止网络拥塞。它根据网络的负载情况自适应地调整传输速率，保持网络的稳定性和公平性。

MQTT相对于TCP协议的改进主要包括以下方面：更轻量级：MQTT是一种轻量级的消息传输协议，相比TCP协议更加简洁和精简。它使用较少的数据包头部，减少了网络传输的开销，适用于低带宽、高延迟或网络资源受限的环境。

低功耗：MQTT被设计为适用于物联网设备，这些设备通常有限的电池寿命。相比TCP协议，MQTT在数据传输中消耗更少的能量，延长了设备的电池寿命。

选择采用哪种协议方式，需要根据具体的场景需求进行综合考虑。在实际使用场景中，采用MQTT以及TCP两种方式比较多。

在本发明实施例中，计算过程中，综合计算当前获取的信息，主要使用多线程技术。如图5所示，使用多线程技术计算航空器车辆等位置，可以将计算任务分配到多个线程中进行并行计算，提高计算效率和响应速度；最后发送计算后的信息。具体包括：

将航空器位置数据和车载终端数据进行数据汇总，根据数据量进行拆分，创建线程，加锁后获取线程1-线程n，再进行释放锁，进行多线程结果合并，数据返回主线程。

示例性的，使用多线程技术计算航空器车辆等位置具体实现过程如下：

（1）确定需要计算的任务，如航空器位置数据和车载终端数据（引导车车辆位置数据）的比对和计算等。

（2）创建多个线程，先计算航空器以及车辆的任务总数N，按照服务器性能设置每个线程处理数量n，线程总数量为T=N除以n取整，将需要计算的任务分配到不同的线程中进行计算；计算过程主要分为获取位置数据，数据校验，位置数据坐标转换，预警信息检验，数据发送几部分；

（3）系统获取到位置数据后，对数据进行解析，首先根据msgType判断是航空器位置数据还是车辆位置数据，然后根据数据协议对位置数据进行解析，将二进制数据或JSON数据解析成可读性高的数据结构。这涉及到根据数据协议的定义，逐字节或逐字段地解析数据。例如，如果数据采用二进制格式，后台系统需要按照预先定义的数据格式，将数据包中的二进制字段解析成整数、浮点数、字符串等类型的数据。

（4）在数据解析完成后，后台系统进行数据校验，检查解析后的数据是否符合预期的格式和范围。数据校验可以包括字段的有效性检查、范围的验证、数据完整性的校验等。如果数据校验未通过，后台系统可以拒绝接收该数据或者将错误信息进行保存，方便后续问题排查。

（5）在每个线程中使用geotools在不同的坐标系之间进行坐标系转换；所述不同的坐标系包括指定源坐标系和目标坐标系，然后使用proj4j工具类的转换方法transform（）将地理位置从一个坐标系转换到另一个坐标系；在转换中首先定义地理坐标参考系统为WGS84、投影坐标参考系统为EPSG4528，GeoTools通过CoordinateTransformFactory的createTransform()方法，创建映射类CoordinateTransform，最后通过调用该类的transform（）方法进行转换；（6）后端根据事先设定的报警区域和条件进行预警信息的检验。当机场航空器或引导车的位置接近报警区域时，会触发预警信息，并将相应的报警数据加入到待发送数据中。预警信息检验可以根据设定的条件来判断是否触发预警，例如距离阈值、速度限制等。

在计算过程中，对共享数据进行同步，使用自旋锁使数据一致,自旋锁：当线程遇到锁冲突时，等待一段时间，不放弃CPU时间片，直到获取到锁或超过最大等待时间；具体过程如下：当线程需要访问共享数据时，它会先尝试获取自旋锁。如果锁当前没有被其他线程占用，那么该线程成功获取到锁，并可以进入临界区操作共享数据。如果线程发现自旋锁已经被其他线程占用（即发生了锁冲突），那么它会进入自旋阻塞状态，但不会让出CPU时间片，而是在一个循环中不断地尝试获取锁。在自旋的过程中，线程会等待一小段时间，然后再次尝试获取锁。这样的等待时间很短，通常只是几个CPU周期，因此不会造成线程切换的开销。如果线程在自旋等待期间成功获取到锁，那么它就可以进入临界区操作共享数据。如果线程在最大等待时间内仍然没有获取到锁，那么它可以选择放弃自旋，进入传统的阻塞状态，等待操作系统调度将其唤醒。

（7）在计算完成后，将结果合并返回给主线程，进行后续的处理和显示。

使用多线程技术可以有效提高计算效率，特别是在需要进行大量计算的场景下，可以充分利用多核CPU的优势，实现更快速的计算和响应。同时，使用多线程技术还可以提高系统的并发性和稳定性，避免出现单线程阻塞等问题；

最后，推送数据时，根据后端接收数据方式进行发送，例如使用MQTT接收车载终端位置数据时，最后也使用MQTT将位置报警等数据通过MQTT协议发送回去。使用HTTP协议保存系统违章区域等基础数据，最后通过HTTP协议向Web端发送消息，例如使用RESTful API或WebSocket等技术。

实施例4，本发明实施例提供的机场低能见度情况下的引导车路径引导及预警方法还可应用于低能见度下机场物流配送系统。包括：

（a）通过本发明提供的车载终端设备，物流配送系统可以实时获取车辆的位置数据。利用多线程技术计算车辆的位置和速度等信息，后台系统能够监控车辆所处的路况情况，包括交通拥堵、事故或施工等。根据实时数据，后台系统可以进行智能路径规划，选择最优的配送路线，以避免延误和提高配送效率。

（b）基于引导车车辆位置数据和多线程技术的实时计算，后台系统可以进行动态调度和派单。系统可以根据车辆的位置和即将完成的配送任务，智能地将新的任务分配给最近的车辆，以减少空驶和提高配送效率。通过后台系统的派单算法，配送员可以接收到最合理的配送路线和任务顺序，减少行驶距离和时间，提高配送速度和准确性。

（c）物流配送系统可以利用本发明的车载终端设备，实时追踪货物的位置和状态。配送车辆上安装的设备能够定时上传货物的位置信息，后台系统可以根据这些数据实现实时物流跟踪。货物的实时位置可以被物流公司和客户共享，提供准确的配送进度信息和预计送达时间，增强物流可见性，提高客户满意度。

（d）本发明的物流配送系统还可以检测和处理异常情况。例如，如果配送车辆偏离预定的路线或出现停车超时等异常情况，后台系统可以实时监测并触发相应的报警通知。物流公司的运营人员可以接收到报警信息，并及时采取措施解决问题，确保配送过程的安全和顺利进行。

通过本发明在物流配送系统中的应用，可以提高物流配送的效率、可靠性和可见性。实时路况监控和路径规划、动态调度和派单、实时物流跟踪和追踪以及异常处理和报警通知等功能，将使机场物流公司能够更好地管理和控制配送流程，优化资源利用，提供更快速、更可靠的物流服务。

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或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程。

基于上述本发明实施例记载的技术方案，进一步的可提出以下应用例。

根据本申请的实施例，本发明还提供了一种计算机设备，该计算机设备包括：至少一个处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述至少一个处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意各个方法实施例中的步骤。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时可实现上述各个方法实施例中的步骤。

本发明实施例还提供了一种信息数据处理终端，所述信息数据处理终端用于实现于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施如上述各方法实施例中的步骤，所述信息数据处理终端不限于手机、电脑、交换机。

本发明实施例还提供了一种服务器，所述服务器用于实现于电子装置上执行时，提供用户输入接口以实施如上述各方法实施例中的步骤。

本发明实施例还提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备执行时可实现上述各个方法实施例中的步骤。

所述集成的单元如果以软件功能单元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，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器（Read-Only Memory，ROM）、随机存取存储器（Random AccessMemory，RAM）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。

实验表明：本发明快速准确地确定引导车的位置和航班的状态：通过多点定位或雷达系统获取航空器的位置数据，通过移动端APP获取车辆的位置数据，并实时进行数据比对和计算，可以快速准确地确定引导车的位置和航班的状态，从而实现针对性的引导和预警。

现有的机场工作过程中，往往需要工作人员熟练记忆机场报警区域，并且在行进到该区域时，停车观察，靠目力进行判断，既不安全也不高效。本发明通过预设相关报警区域，在引导车与航班的位置接近报警区域时主动进行报警提醒，有效提高了机场运行的安全性和正常率。

避免了机场运行受到低能见度的影响：在低能见度情况下，机场的塔台可以提供飞行器的位置和高度信息，从而帮助引导车和机坪航空器在低能见度条件下进行安全操作。传统的方案效率低，需要协调工作人员多，效率低。使用本发明引导车能够及时准确地找到航班位置，为机坪航空器的入位提供精准的引导，避免机场运行受到低能见度的影响。

综上所述，本发明能够提高机场运行的效率和安全性，为机场运营带来巨大的经济和社会效益。

以上所述，仅为本发明较优的具体的实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种机场低能见度情况下的引导车路径引导及预警方法，其特征在于，该方法通过多点定位或雷达系统获取航空器的位置数据，并通过移动端APP获取车辆的位置数据，实时进行数据比对和计算，结合GIS地图服务，在地图上确定引导车和航班的位置以及状态；在机场低能见度情况下的进行引导车路径引导以及预警；具体包括以下步骤：

S1，确定引导车路径：在低能见度的情况下，通过多点定位或者雷达系统获取航空器的位置数据，并结合机场地面的地形图、机位分配图信息，确定引导车的行驶路径；

S2，实时获取位置信息：在引导车行驶的过程中，通过车辆定位系统实时获取引导车车辆位置数据，同时获取到的航空器位置数据，将获取车辆和航空器的位置信息传递到服务端；

S3，预设报警区域：在引导车行驶的过程中，预设报警区域，当引导车接近报警区域时，自动发出报警信号；

S4，实现引导和预警：通过实时获取位置信息，引导车根据预设的路径进行引导，使航空器到达机位；

在步骤S2中，车辆定位系统向服务端传输数据采用HTTP协议、MQTT协议、TCP协议以及UDP协议中的一种；

车辆定位系统实时获取引导车车辆位置数据，同时获取到的航空器位置数据包括：

(1)确定需要计算的任务，包括航空器位置数据和引导车车辆位置数据的比对和计算；

(2)创建多个线程，先计算航空器以及车辆的任务总数N，按照服务器性能设置每个线程处理数量n，线程总数量为T＝N除以n取整，将需要计算的任务分配到不同的线程中进行计算；计算过程主要分为获取位置数据，数据校验，位置数据坐标转换，预警信息检验，数据发送；

(3)系统获取到位置数据后，对数据进行解析，首先根据msgType判断是航空器位置数据还是车辆位置数据，然后根据数据协议对位置数据进行解析，将二进制数据或JSON数据解析成可读性高的数据结构；

(4)在数据解析完成后，后台系统进行数据校验，检查解析后的数据是否符合预期的格式和范围；数据校验包括字段的有效性检查、范围的验证、数据完整性的校验；如果数据校验未通过，后台系统可以拒绝接收该数据或者将错误信息进行保存，方便后续问题排查；

(5)在每个线程中，使用geotools在不同的坐标系之间进行坐标系转换；所述不同的坐标系包括指定源坐标系和目标坐标系，然后使用proj4j工具类的转换方法transform()将地理位置从一个坐标系转换到另一个坐标系；在转换中首先定义地理坐标参考系统为WGS84、投影坐标参考系统为EPSG4528，GeoTools通过CoordinateTransformFactory的createTransform()方法，创建映射类CoordinateTransform，最后通过调用该类的transform()方法进行转换；

(6)后端根据事先设定的报警区域和条件进行预警信息的检验；当机场航空器或引导车的位置接近报警区域时，会触发预警信息，并将相应的报警数据加入到待发送数据中；预警信息检验根据设定的条件来判断是否触发预警；

在计算过程中，对共享数据进行同步，使用自旋锁使数据一致，自旋锁：当线程遇到锁冲突时，等待一段时间，不放弃CPU时间片，直到获取到锁或超过最大等待时间；具体过程如下：当线程需要访问共享数据时，先尝试获取自旋锁；如果锁当前没有被其他线程占用，那么该线程成功获取到锁，并进入临界区操作共享数据；如果线程发现自旋锁已经被其他线程占用，即发生了锁冲突，则进入自旋阻塞状态，但不会让出CPU时间片，而是在一个循环中不断地尝试获取锁；在自旋的过程中，线程会等待一小段时间，然后再次尝试获取锁；这样的等待时间只是几个CPU周期，不造成线程切换的开销；如果线程在自旋等待期间成功获取到锁，则进入临界区操作共享数据；如果线程在最大等待时间内仍然没有获取到锁，则选择放弃自旋，进入传统的阻塞状态，等待操作系统调度将其唤醒；

(7)在计算完成后，将结果合并返回给主线程，进行后续的处理和显示；

实施所述机场低能见度情况下的引导车路径引导及预警方法的机场低能见度情况下的引导车路径引导及预警系统包括多点定位模块(1)、车辆定位模块(2)、数据处理模块(3)、报警区域设置模块(4)和报警模块(5)；

所述多点定位模块(1)通过卫星定位、雷达系统获取航空器的位置信息；

所述车辆定位模块(2)利用引导车上搭载的车辆定位系统通过车载设备的GPS数据接收模块实时获取引导车的位置信息，并通过差分定位技术对引导车车辆位置数据进行定位信息；

所述数据处理模块(3)通过实时处理航空器位置信息和引导车车辆位置数据信息，得到引导车与航空器的距离和航空器相对于引导车的方向角；

所述报警区域设置模块(4)，在移动端APP中预设相关报警区域，并在地图上标示出来；

所述报警模块(5)针对不同类型的报警区域设置不同的警报声和闪烁图标，识别警报类型；

所述车辆定位模块(2)通过差分定位技术对引导车车辆位置数据进行定位信息中，差分定位技术包括：利用多个接收站，其中一个被选作基准站，其他的为测量站；基准站通过接收GPS信号并计算引导车车辆位置，然后将引导车车辆位置信息与实际测量的位置进行比较，得到差分修正值；差分修正值被发送给测量站，测量站根据接收到的修正值对自身测量的位置进行修正，获得引导车车辆位置准确的位置；通过NETTY服务将引导车车辆位置数据信息，路径信息传输至移动端APP中；

所述数据处理模块(3)得到引导车与航空器的距离和航空器相对于引导车的方向角中，使用数向量计算将航空器和引导车的坐标位置转化为向量，然后计算两个向量之间的距离和方向角，计算两个向量之间的距离和方向角；计算两个向量之间的距离和方向角后，在移动端APP实时判断航空器是否在引导车的安全范围内，并提供相应的预警提示；

计算两个向量之间的距离和方向角包括：

距离：计算两个向量之间的距离可以使用欧氏距离公式；假设有两个向量A和B，其分别表示为A＝(A1,A2,A3)和B＝(B1,B2,B3)；则两个向量之间的距离为D＝sqrt((B1-A1)^2+(B2-A2)^2+(B3-A3)^2)。欧氏距离表示了两个向量在空间中的直线距离；

方向角：计算两个向量之间的方向角可以使用向量的点积和向量的模来求解；假设有两个向量A和B，其分别表示为A＝(A1,A2,A3)和B＝(B1,B2,B3)；首先计算两个向量的点积：dot_product＝A1*B1+A2*B2+A3*B3；然后计算两个向量的模：norm_A＝sqrt(A1^2+A2^2+A3^2)和norm_B＝sqrt(B1^2+B2^2+B3^2)；最后计算方向角theta＝acos(dot_product/(norm_A*norm_B))；方向角表示一个向量相对于另一个向量的偏转角度；

在计算中，还结合差分定位技术提升位置准确度；当将车辆位置与航空器位置转换为向量，并通过上述方法计算机场引导车与航空器的距离和方向，移动端APP实时判断航空器是否在引导车的安全范围内，并提供相应的预警提示，同时，移动端APP还根据航空器的相对方向，提供更加准确的引导指令，帮助更好地指导航空器在机坪上移动，保障机场在低能见度的情况下机坪航空器能够正常入位以及起飞。

2.根据权利要求1所述的机场低能见度情况下的引导车路径引导及预警方法，其特征在于，在步骤S2中，通过车辆定位系统实时获取引导车车辆位置数据中，通过GPS定位、蓝牙定位、RFID定位中的一种或多种组合实时获取引导车车辆位置数据。

3.根据权利要求1所述的机场低能见度情况下的引导车路径引导及预警方法，其特征在于，在步骤S2中，获取到的航空器位置数据中，通过GPS定位系统、机载雷达系统、空管雷达系统、ADS-B系统获取航空器位置数据；

将车辆定位系统获取车辆和航空器的位置信息传递到服务端后，服务端对实时数据进行处理，同时加入数据校验、删选，结合地图基础数据，同时将计算后的数据进行传输，一方面将数据传输到车辆定位系统，所述车辆定位系统采用车载终端，对车辆提前预警，另一方面传输警告信息到web端进行监管。

4.根据权利要求1所述的机场低能见度情况下的引导车路径引导及预警方法，其特征在于，所述多点定位模块(1)获取航空器的位置信息中，通过航空器上搭载有GPS接收器，通过接收卫星发射的信号，确定航空器的位置坐标、速度和高度信息，并传输至后台系统，基于空管协议进行解析，以获取航空器位置信息并将该信息存储；后台系统获取到航空器位置信息后，将所有位置信息统一映射到地理坐标系中，与车载移动App中的位置数据进行整合。

5.根据权利要求1所述的机场低能见度情况下的引导车路径引导及预警方法，其特征在于，所述报警区域设置模块(4)设置的报警区域包括机位区域和进近路径区域，机位区域包括航空器停靠的具体位置，包括停机位、登机桥位置；进近路径区域包括航空器在进近过程中出现的区域。

6.根据权利要求1所述的机场低能见度情况下的引导车路径引导及预警方法，其特征在于，该系统应用于低能见度下机场物流配送系统，进行实时路况监控和路径规划、动态调度和派单、实时物流跟踪和追踪以及异常处理和报警通知。