1.一种机场智能行李车，其特征在于：包括主体框架、控制面板、深度视觉识别装置、控制箱和底盘驱动装置；所述主体框架包括行李承重装置和功能框架；所述行李承重装置包括万向轮、驱动轮、轮轴和行李架；所述行李架下安装有万向轮，以及通过轮轴连接的驱动轮；所述功能框架包括两根支撑杆，设置于支撑杆之间的广告位面板，其上方支撑杆之间设置有小物件行李框，支撑杆顶端两边设置有面板支撑架；所述控制面板嵌入两边面板支撑架中，由螺栓固定；所述深度视觉识别装置固定于小物件行李框的后板上；所述底盘驱动装置设置于轮轴上，其上方支撑杆上铆接有控制箱；所述控制箱中集成了控制系统。
2.根据权利要求1所述的机场智能行李车，其特征在于：所述小物件行李框的后板上边沿设置有手推扶手，小物件行李框的后板下边沿设置有小物品挂钩。
3.根据权利要求1所述的机场智能行李车，其特征在于：所述控制面板上设置有电源开关、复位开关、2个USB充电口、语音交互孔和触摸显示屏；所述电源开关，用于控制整车电源接通与断开；所述复位开关，用于控制整车控制系统的复位重启；所述USB充电口，用于续航用户的手机和平板等智能设备；所述语音交互孔，用于精准识别用户语音命令；所述触摸显示屏，用于控制整车的各项功能，实现智能控制、上网、影音娱乐、便捷购物和外卖订餐。
4.根据权利要求1所述的机场智能行李车，其特征在于：所述深度视觉识别装置包括视觉传感器和视觉传感器保护外壳；所述视觉传感器包括RGB摄像头和深度摄像头，所述RGB摄像头用于采集用户的身体体征、外表的色彩和平面信息，来精确识别使用用户，消除其他人员和外物的干扰；所述深度摄像头用于采集环境中的深度信息，实现智能跟随。
5.根据权利要求1所述的机场智能行李车，其特征在于：所述底盘驱动装置包括两个伺服电机、联轴器和电机保护壳；所述伺服电机通过联轴器连接轮轴带动驱动轮运动，通过两个电机实行差速来实现转向；所述电机保护壳为金属保护壳。
6.根据权利要求1所述的机场智能行李车，其特征在于: 所述控制箱内固定有上位机、下位机、驱动板和电源模块；所述上位机为工控机，用于进行图像处理、数据交互和功能算法处理；所述下位机为单片机，用于运动系统即底层运动的控制；所述驱动板为电机驱动板，用于电机驱动控制；所属电源模块，供应行李车的电能；所述工控机分别连接单片机和电源模块，所述单片机分别连接电机驱动板和电源模块。
7.根据权利要求1所述的机场智能行李车，其特征在于:所述控制系统包括自主导航模块、智能跟随模块、语音互动模块、称重模块、禁品检测模块、咨询模块、小孩防走丢模块、自动对话模块和一键回收模块；
所述自主导航模块分别连接深度视觉识别装置、里程计和陀螺仪，同时连接控制面板，通过触摸显示屏或语音交互孔分别进行显示和语音，用户只需要给予相关机场地点指令，其可进行智能识别最优路径，然后用户可跟随其到达指定地点；
所述智能跟随模块，分别与深度视觉识别装置和底盘驱动装置连接，通过深度视觉识别装置的深度摄像头采集距离数据，以及RGB摄像头采集的人体特征数据，经过深度视觉识别模块的处理，从而实现智能行李车自动跟随用户，使得用户摆脱沉重的行李，体验机场轻松旅行的乐趣；
所述语音互动模块，与语音交互孔连接，通过语音控制行李车的启动和停止，实现音乐、视频和新闻的播放，实现天气和航班的查询；
所述称重模块，接收设置于行李架上的压力传感器所检测的重量信息，进行处理，同时通过触摸显示屏显示；
所述禁品检测模块，接收安检装置所采集的物品信息，与禁品信息进行对比，检测是否存在禁品，并将检测结果通过触摸显示屏显示，若检测到禁品，同时发出警报声；
所述咨询模块，利用无线通信装置连接机场服务系统，通过语音互动系统与机场工作人员通信，咨询关于机场的相关信息；
所述小孩防走失模块，设置有小孩佩戴的定位仪，其将位置信息发送到智能行李车上，当小孩与行李车的距离大于安全范围时，发出警报声，从而防止小孩走失；
所述自动对话模块，通过语音交互孔接收用户的语音，并在数据库中找到相应的内容，做出答复；
所述一键回收模块，乘客使用完之后开启回收功能，智能行李车搜索和定位最近的存放点，通过自主导航模块，自动移动到存放点，从而节省劳动力。
8.根据权利要求7所述的机场智能行李车，其特征在于：所述控制系统还包括登机牌打印系统，其包括设置于控制面板上的身份识别装置，以及设置于控制箱中的打印机和登机牌打印模块；所述身份识别装置和打印机分别连接登机牌打印模块；所述机票打印模块接收身份识别信息，通过触摸显示屏显示机票信息和座位选择，打印登机牌。
9.一种基于权利要求1所述的机场智能行李车的自主导航的方法，其特征在于：包括：S1:深度视觉识别装置采集机场环境的深度图像和彩色图像上传到上位机中，接收彩色摄像头的彩色图像，利用FAST算法提取彩色图像的特征点，并通过特征匹配和区域匹配与对应的深度图像配准，所述特征匹配为：抽取匹配图像特征，定义相似度，利用相似度寻找匹配；所述区域匹配为：采用基于SURF特征的SSD匹配算法，同时使用RANSAC算法消除误匹配；建立特征点的三维坐标，构建机场地图；
S2:里程计采集行李车的位置信息上传到上位机中；用户输入终点，行李车根据定位的起点和终点，结合机场地图，规划出路线；所述路线规划的方法：确立包括距离、角度、拐点等信息的判断的评价函数，通过评价函数确定最优节点，确定路径的搜索方向；通过评价函数得到节点的评估值，将评估值最小的节点作为下一个扩展节点；不断搜索，直到搜索到目标节点的位置，将最优节点连接，即为规划路线；
S3：行李车根据规划路线移动；在行驶中使用里程计进行定位，采用陀螺仪矫正机场行李车的运动姿态，配合里程计以减小误差，对当前的状态进行预测；根据深度摄像头的数据获取环境路标的中心位置；采用最小数据关联法查找与当前路标特征最匹配的已知环境特征；若没有检测到相匹配的路标特征，将测量到路标特征作为新特征加入特征库中；利用测量的路标对系统状态和协方差矩阵进行更新，从而对地图进行更新，依据更新地图行驶；
S4：在依规划路线行驶中，深度摄像头识别可视场内物体的深度场，生成深度数据，转化为深度图像，进行二值化和滤波处理，识别障碍物，计算障碍物的相对位置，对障碍物的位置做出相应的规避动作，同时进行路线的重新规划继续移动，到达终点，用户跟随行李车就能够到达目标点，从而实现自主导航。
10.一种基于权利要求1所述的机场智能行李车的智能跟随的方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：RGB摄像头采集用户的身体体征和外表色彩图像，上传到深度视觉识别模块中；
步骤二：对输入的图像进行预处理，同时利用梯度方向直方图提取图像特征，使用SVM分类器对图像特征模式分类，从而识别图像，锁定跟随目标，锁定后，摄像头只与目标进行交互；
步骤三：深度摄像头采集周围环境中的深度信息，并上传到深度视觉识别模块；对上传深度图像进行分析，根据分割算法将人体分割出来，提取人体的坐标，并结合行李车坐标，计算人体和行李车之间的距离，控制行李车，保持人体和车之间的距离为固定值；
步骤四：深度摄像头获取周围动态信息，在检测到障碍物时，将图像中的障碍物分割出来，提取障碍物的坐标和深度信息，当障碍物位于行车路线上时，调整行李车的方向；
步骤五：结合识别图像和深度信息，规划路线，控制底盘驱动装置，实现行李车的目标化跟随。