CN113085568B - 一种双向行驶摆渡车的控制系统及双向行驶摆渡车 - Google Patents

一种双向行驶摆渡车的控制系统及双向行驶摆渡车 Download PDF

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CN113085568B CN202110294272.7A CN202110294272A CN113085568B CN 113085568 B CN113085568 B CN 113085568B CN 202110294272 A CN202110294272 A CN 202110294272A CN 113085568 B CN113085568 B CN 113085568B
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Abstract

本发明属于汽车领域，具体涉及一种双向行驶摆渡车的控制系统及双向行驶摆渡车，包括第一摄像头模块、第二摄像头模块、第一处理模块、第二处理模块、用于检测车辆前端障碍物数据的第一障碍物检测模块、用于检测车辆后端障碍物数据第二障碍物检测模块、动力控制器以及电机驱动器；第一处理模块用于确定第一车辆行驶信息，并将第一车辆行驶信息发送到动力控制器；第二处理模块确定第二车辆行驶信息，并将第二车辆行驶信息发送到动力控制器；动力控制器生成第一车辆行驶指令、第二车辆行驶指令，并发送到电机驱动器；电机驱动器驱动对应的前轮或后轮。本发明通过控制前轮、后轮的运动，从而显著提升车辆的转向和变道灵活度。

Description

一种双向行驶摆渡车的控制系统及双向行驶摆渡车
技术领域
本发明属于汽车领域，具体涉及一种双向行驶摆渡车的控制系统及双向行驶摆渡车。
背景技术
无人驾驶汽车是智能汽车的一种，也称为轮式移动机器人，主要依靠车内的以计算机系统为主的智能驾驶仪来实现自动驾驶的目的。
现有的自动驾驶技术主要依靠激光雷达和单眼摄像头进行图像识别及障碍物检测实现自动驾驶，但目前的自动驾驶只控制前轮的运动实现直线行驶、转弯等操作，该控制方式对车辆的控制效率较低。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明实施例提出一种双向行驶摆渡车的控制系统及双向行驶摆渡车。
第一方面，本发明实施例提出一种双向行驶摆渡车的控制系统，其特征在于，包括用于获取车辆前方图像的第一摄像头模块、用于获取车辆后方图像的第二摄像头模块、第一处理模块、第二处理模块、用于检测车辆前端障碍物数据的第一障碍物检测模块、用于检测车辆后端障碍物数据第二障碍物检测模块、动力控制器以及电机驱动器；
所述第一处理模块用于根据第一摄像头模块发送的车辆前方图像以及第一障碍物检测模块发送的车辆前端障碍物数据确定第一车辆行驶信息，并将第一车辆行驶信息发送到动力控制器；
所述第二处理模块用于根据第二摄像头模块发送的车辆前方图像以及第二障碍物检测模块发送的车辆后端障碍物数据确定第二车辆行驶信息，并将第二车辆行驶信息发送到动力控制器；
所述动力控制器用于根据第一车辆行驶信息、第二车辆行驶信息对应生成第一车辆行驶指令、第二车辆行驶指令，并发送到电机驱动器；
所述电机驱动器用于根据第一车辆行驶指令、第二车辆行驶指令分别驱动对应的前轮或后轮。
优选的，当车辆需要前进时，所述第一摄像头模块发送正扭矩请求给动力控制器，所述动力控制器识别到第一摄像头模块后将相应的第一车辆行驶信息分配给相应的电机驱动器，从而使车辆前进；当车辆需要后退行驶时，所述第二摄像头模块发送正扭矩请求到动力控制器，所述动力控制器识别到第二摄像头模块后将相应的第二车辆行驶信息分配给相应的电机驱动器，从而使车辆后退行驶。
优选的，在车辆前进中能量回收制动时，第一摄像头模块发送负扭矩请求，经动力控制器到电机驱动器，进行能量回收制动；在车辆后退行驶中能量回收制动时，第二摄像头模块发送负扭矩请求，经动力控制器到电机驱动器，进行能量回收制动。
优选的，第一处理模块具体用于：
将来自第一障碍物检测模块的车辆前端障碍物数据进行3D-FFT处理得到极坐标图像，再通过极坐标到笛卡尔坐标的变换以及卷积特征提取得到直角坐标系的两种大小的第一特征图像；
根据与第一障碍物检测模块的联合标定参数经逆投影映射得到与第一障碍物检测模块的直角坐标系一一对应的图像，而后经卷积特征提取得到与第一特征图像同样大小的第二特征图像；
相同大小的第一特征图像和第二特征图像将作为两通道的叠加特征图经卷积核进行特征提取，输出将作为单激发探测器的输入进行目标感知；
通过卡尔曼滤波预测目标运动轨迹，结合车辆前端障碍物数据与全局路径规划确定当前的局部路径，最终确定当前车辆纵向速度与摆率；
根据当前车辆纵向速度与摆率结合车辆模型计算确定车辆驱动或制动扭矩、方向盘转角及瞬时角速度。
优选的，第二处理模块具体用于：
将来自第二障碍物检测模块的车辆后端障碍物数据进行3D-FFT处理得到极坐标图像，再通过极坐标到笛卡尔坐标的变换以及卷积特征提取得到直角坐标系的两种大小的第一特征图像；
根据与第二障碍物检测模块的联合标定参数经逆投影映射得到与第二障碍物检测模块的直角坐标系一一对应的图像，而后经卷积特征提取得到与第一特征图像同样大小的第二特征图像；
相同大小的第一特征图像和第二特征图像将作为两通道的叠加特征图经卷积核进行特征提取，输出将作为单激发探测器的输入进行目标感知；
通过卡尔曼滤波预测目标运动轨迹，结合车辆前端障碍物数据与全局路径规划确定当前的局部路径，最终确定当前车辆纵向速度与摆率；
根据当前车辆纵向速度与摆率结合车辆模型计算确定车辆驱动或制动扭矩、方向盘转角及瞬时角速度。
优选的，车辆变道时，所述计算确定车辆驱动或制动扭矩包括：
获取参考速度vref、纵向速度v、加速度a；
用一阶延时函数表示车辆的期望加速度ades与实际加速度a之间的关系为：
Figure BDA0002983729600000031
其中K＝1为系统增益，τ为时间常数，s是拉普拉斯运算符，则连续系统的状态方程可以表示为：
Figure BDA0002983729600000041
Figure BDA0002983729600000042
纵向控制状态方程为：
v(k+1)＝v(k)+T·a(k)
Figure BDA0002983729600000043
其中k为当前采样时刻，k+1为下个采样时刻，T为采样周期，令
ξ(k)＝[v(k) a(k)]T
控制状态方程可以表示为：
Figure BDA0002983729600000044
纵向控制的目标是在保证车辆不发生过大的加速度和速度变化的前提下实现参考速度的精确跟踪，目标函数可以定义为：
Figure BDA0002983729600000045
其中P，Q分别为系统控制增量的权重矩阵和系统输出量的权重矩阵，Np为预测步长，Nc为控制步长；
系统约束为：
ades，min≤ades(k+i)≤ades，max
Δades，min≤Δades(k+i)≤Δades，max
使函数J取最小值即可得到最优的期望加速度ades；
车辆运行的阻力有轮胎滚动阻力Froll，空气阻力Fa，坡度阻力Fgrade，阻力加速度为：
Figure BDA0002983729600000051
当需求加速度ades大于-athre，需要施加驱动力，当需求加速度ades小于-athre需要施加制动力，为避免模式频繁切换，施加一定的迟滞，则扭矩可以表示为：
Figure BDA0002983729600000052
优选的，车辆转弯时，所述计算方向盘转角及瞬时角速度包括：
建立包括车辆的直角坐标系，其中，A是前轴中心，B是后轴中心，C是车辆质心，β为车辆侧滑角，
Figure BDA0002983729600000058
为车头航向角，δf为前轮转向角，δr为后轮转向角，V为质心速度，R为瞬时转弯半径，O为顺势转向圆心，lf为质心距前轴的距离，lr分别为质心距后轴的距离；
在三角形OCA和OCB中分别有：
Figure BDA0002983729600000053
Figure BDA0002983729600000054
由以上两式可得侧滑角:
Figure BDA0002983729600000055
瞬时转向半径为：
Figure BDA0002983729600000056
横摆角速度：
Figure BDA0002983729600000057
质心X，Y向速度为：
Figure BDA0002983729600000061
Figure BDA0002983729600000062
定义离散模型控制量为uL＝[δf δr]T，输出为
Figure BDA0002983729600000063
质心参考位置和实际位置为
Figure BDA0002983729600000064
理想的参考模型下车辆侧滑角β＝0；
车辆的瞬时转向圆心为:
Figure BDA0002983729600000065
Figure BDA0002983729600000066
Figure BDA0002983729600000067
基于该圆心得到系统的离散状态为：
Figure BDA0002983729600000068
Figure BDA0002983729600000069
Figure BDA00029837296000000610
定义目标函数为：
Figure BDA00029837296000000611
其中yL，p(k+i|k)为输出变量预测值，yL，ref(k+i|k)为输出变量参考值，S为系统输出量的权重矩阵，W为系统控制量的权重矩阵；
系统约束为前后轮转角的极限值及其增量的极限值
uL，min≤uL(k+i)≤uL，max
ΔuL，min≤ΔuL(k+i)≤ΔuL，max另目标代价函数取最小值可求解得到uL＝[δf δr]T。
设方向盘转角θ与轮胎转角δ的比例为n则有：
θ(k)＝n*δ(k)
方向盘瞬时转速为：
Figure BDA0002983729600000071
其中T为采样时间；
由uL可计算得到方向盘转角及瞬时角速度。
优选的，车辆变道时，所述动力控制器控制电机驱动器驱动前轮，并将后轮以相同方向摆动以辅助变道。
优选的，车辆转弯时，所述动力控制器控制电机驱动器驱动前轮，并将后轮以反方向摆动从而减小转弯半径。
第二方面，本发明实施例提出一种双向行驶摆渡车，包括所述的一种双向行驶摆渡车的控制系统。
本发明采用的技术方案，具有如下有益效果：
1.第一处理模块根据第一摄像头模块发送的车辆前方图像以及第一障碍物检测模块发送的车辆前端障碍物数据确定第一车辆行驶信息，并将第一车辆行驶信息发送到动力控制器。第二处理模块根据第二摄像头模块发送的车辆前方图像以及第二障碍物检测模块发送的车辆后端障碍物数据确定第二车辆行驶信息，并将第二车辆行驶信息发送到动力控制器。通过控制前轮、后轮的运动，从而显著提升车辆的转向和变道灵活度。
本发明的具体技术方案及其有益效果将会在下面的具体实施方式中结合附图进行详细的说明。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步描述：
图1为本发明实施例一一种双向行驶摆渡车的控制系统的结构示意图；
图2为本发明实施例一第一处理模块的流程示意图；
图3为本发明实施例一中车辆行驶坐标示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
本实施例的基本思想是在车辆的前端和后端分别设置摄像头模块以及障碍物检测模块，并通过第一处理模块根据第一摄像头模块发送的车辆前方图像以及第一障碍物检测模块发送的车辆前端障碍物数据确定第一车辆行驶信息，并将第一车辆行驶信息发送到动力控制器；还通过第二处理模块根据第二摄像头模块发送的车辆前方图像以及第二障碍物检测模块发送的车辆后端障碍物数据确定第二车辆行驶信息，并将第二车辆行驶信息发送到动力控制器，从而显著提升车辆的转向和变道灵活度。
需要说明的是，本控制系统可应用于四轮驱动的摆渡车，也可以应用于其他双向行驶的多轮驱动的摆渡车，例如八轮驱动的摆渡车。
图1为本发明实施例一提供的一种双向行驶摆渡车的控制系统的结构示意图。参考图1所示，一种双向行驶摆渡车的控制系统，包括用于获取车辆前方图像的第一摄像头模块、用于获取车辆后方图像的第二摄像头模块、第一处理模块、第二处理模块、用于检测车辆前端障碍物数据的第一障碍物检测模块、用于检测车辆后端障碍物数据第二障碍物检测模块、动力控制器以及电机驱动器。
第一处理模块用于根据第一摄像头模块发送的车辆前方图像以及第一障碍物检测模块发送的车辆前端障碍物数据确定第一车辆行驶信息，并将第一车辆行驶信息发送到动力控制器。第二处理模块用于根据第二摄像头模块发送的车辆前方图像以及第二障碍物检测模块发送的车辆后端障碍物数据确定第二车辆行驶信息，并将第二车辆行驶信息发送到动力控制器。动力控制器用于根据第一车辆行驶信息、第二车辆行驶信息对应生成第一车辆行驶指令、第二车辆行驶指令，并发送到电机驱动器。电机驱动器用于根据第一车辆行驶指令、第二车辆行驶指令分别驱动对应的前轮或后轮。
第一处理模块根据第一摄像头模块发送的车辆前方图像以及第一障碍物检测模块发送的车辆前端障碍物数据确定第一车辆行驶信息，并将第一车辆行驶信息发送到动力控制器。第二处理模块根据第二摄像头模块发送的车辆前方图像以及第二障碍物检测模块发送的车辆后端障碍物数据确定第二车辆行驶信息，并将第二车辆行驶信息发送到动力控制器。本控制系统通过控制前轮、后轮的运动，从而显著提升车辆的转向和变道灵活度。
在本实施例中，第一处理模块连接第一摄像头模块、第一障碍物检测模块以及动力控制器，第二处理模块连接第二摄像头模块、第二障碍物检测模块以及动力控制器，动力控制器连接电机驱动器，电机驱动器与对应的车轮连接。
在本实施例中，第一障碍物检测模块包括毫米波雷达模块及超声波雷达模块。第二障碍物检测模块包括毫米波雷达模块及超声波雷达模块。
毫米波实质上就是电磁波，毫米波的频段比较特殊，其频率高于无线电，低于可见光和红外线，频率大致范围是10GHz—200GHz，这是一个非常适合车载领域的频段。毫米波雷达模块有六个，前后三个分别设于车辆的前端和后端。需要说明的是，第一障碍物检测模块也可以采用其他雷达模块，本实施例并不对其限制。
超声波发射器向外面某一个方向发射出超声波信号，在发射超声波时刻的同时开始进行计时，超声波通过空气进行传播，传播途中遇到障碍物就会立即返射传播回来，超声波接收器在收到反射波的时刻就立即停止计时。在空气中超声波的传播速度是340m/s，计时器通过记录时间t，就可以测算出从发射点到障碍物之间的距离长度(s)。超声波雷达模块有八个，前后四个分别设于车辆的前端和后端。需要说明的是，第二障碍物检测模块也可以采用其他雷达模块，本实施例并不对其限制。
为实现对车辆的精准控制，第一处理模块具体用于：将来自第一障碍物检测模块的车辆前端障碍物数据进行3D-FFT处理得到极坐标图像，再通过极坐标到笛卡尔坐标的变换以及卷积特征提取得到直角坐标系的两种大小的第一特征图像；根据与第一障碍物检测模块的联合标定参数经逆投影映射得到与第一障碍物检测模块的直角坐标系一一对应的图像，而后经卷积特征提取得到与第一特征图像同样大小的第二特征图像；相同大小的第一特征图像和第二特征图像将作为两通道的叠加特征图经卷积核进行特征提取，输出将作为单激发探测器的输入进行目标感知；通过卡尔曼滤波预测目标运动轨迹，结合车辆前端障碍物数据与全局路径规划确定当前的局部路径，最终确定当前车辆纵向速度与摆率；根据当前车辆纵向速度与摆率结合车辆模型计算确定车辆驱动或制动扭矩、方向盘转角及瞬时角速度。来自第一障碍物检测模块中超声波雷达的信息用于第一处理模块对近距离障碍物的检测，作为冗余安全措施避免碰撞。
如图2所示，在一示例实施例中，雷达原始数据经过3D-FFT、坐标变换及卷积特征提取处理得到特征图0(32*32)及特征图1(64*64)，相机图像数据联合标定参数经过逆映射投影及卷积特征提取得到特征图0(32*32)及特征图1(64*64)，雷达原始数据对应的特征图0(32*32)及相机图像数据对应的特征图0(32*32)经过特征叠加后进行1*1卷积处理，雷达原始数据对应的特征图1(64*64)及相机图像数据对应的特征图1(64*64)经过特征叠加后进行1*1卷积处理，并将两者的处理结果作为SSD单激发探测器的输入进行目标感知。
为实现对车辆的精准控制，第二处理模块具体用于：将来自第二障碍物检测模块的车辆后端障碍物数据进行3D-FFT处理得到极坐标图像，再通过极坐标到笛卡尔坐标的变换以及卷积特征提取得到直角坐标系的两种大小的第一特征图像；根据与第二障碍物检测模块的联合标定参数经逆投影映射得到与第二障碍物检测模块的直角坐标系一一对应的图像，而后经卷积特征提取得到与第一特征图像同样大小的第二特征图像；相同大小的第一特征图像和第二特征图像将作为两通道的叠加特征图经卷积核进行特征提取，输出将作为单激发探测器的输入进行目标感知；通过卡尔曼滤波预测目标运动轨迹，结合车辆前端障碍物数据与全局路径规划确定当前的局部路径，最终确定当前车辆纵向速度与摆率；根据当前车辆纵向速度与摆率结合车辆模型计算确定车辆驱动或制动扭矩、方向盘转角及瞬时角速度。来自第二障碍物检测模块中超声波雷达的信息用于第二处理模块对近距离障碍物的检测，作为冗余安全措施避免碰撞。
第二处理模块的数据处理方式与第一处理模块相同，因此不再赘述。
在实施例中，获取参考速度vref、纵向速度v、加速度a，基于模型预测控制完成期望加速度ades的求解，得到期望加速度ades之后通过车辆模型计算所需的驱动扭矩或制动扭矩。
用一阶延时函数表示车辆的期望加速度ades与实际加速度a之间的关系为：
Figure BDA0002983729600000121
其中K＝1为系统增益，τ为时间常数，s是拉普拉斯运算符，则连续系统的状态方程可以表示为：
Figure BDA0002983729600000122
Figure BDA0002983729600000123
纵向控制状态方程为：
v(k+1)＝v(k)+T·a(k)
Figure BDA0002983729600000124
其中k为当前采样时刻，k+1为下个采样时刻，T为采样周期，令
ξ(k)＝[v(k) a(k)]T
控制状态方程可以表示为：
Figure BDA0002983729600000125
纵向控制的目标是在保证车辆不发生过大的加速度和速度变化的前提下实现参考速度的精确跟踪，目标函数可以定义为：
Figure BDA0002983729600000126
其中P，Q分别为系统控制增量的权重矩阵和系统输出量的权重矩阵，Np为预测步长，Nc为控制步长。
系统约束为：
ades，min≤ades(k+i)≤ades，max
Δades，min≤Δades(k+i)≤Δades，max
使函数J取最小值即可得到最优的期望加速度ades。
车辆运行的阻力有轮胎滚动阻力Froll，空气阻力Fa，坡度阻力Fgrade，阻力加速度为：
Figure BDA0002983729600000131
当需求加速度ades大于-athre，需要施加驱动力，当需求加速度ades小于-athre需要施加制动力，为避免模式频繁切换，施加一定的迟滞，则扭矩可以表示为：
Figure BDA0002983729600000132
根据参考轨迹和当前车辆横向状态变量，基于车辆运动学模型完成前后轮转角的求解。
将车辆等效为两轮车模型，如图3所示，建立包括车辆的直角坐标系，其中，A是前轴中心，B是后轴中心，C是车辆质心，β为车辆侧滑角，
Figure BDA0002983729600000135
为车头航向角，δf为前轮转向角，δr为后轮转向角，V为质心速度，R为瞬时转弯半径，O为顺势转向圆心，lf为质心距前轴的距离，lr分别为质心距后轴的距离。
在三角形OCA和OCB中分别有：
Figure BDA0002983729600000133
Figure BDA0002983729600000134
由以上两式可得侧滑角:
Figure BDA0002983729600000141
瞬时转向半径为：
Figure BDA0002983729600000142
横摆角速度：
Figure BDA0002983729600000143
质心X，Y向速度为：
Figure BDA0002983729600000144
Figure BDA0002983729600000145
定义离散模型控制量为uL＝[δf δr]T，输出为
Figure BDA0002983729600000146
质心参考位置和实际位置为
Figure BDA0002983729600000147
理想的参考模型下车辆侧滑角β＝0。
车辆的瞬时转向圆心为:
Figure BDA0002983729600000148
Figure BDA0002983729600000149
Figure BDA00029837296000001410
基于该圆心得到系统的离散状态为：
Figure BDA00029837296000001411
Figure BDA00029837296000001412
Figure BDA00029837296000001413
定义目标函数为：
Figure BDA0002983729600000151
其中yL，p(k+i|k)为输出变量预测值，yL，ref(k+i|k)为输出变量参考值，S为系统输出量的权重矩阵，W为系统控制量的权重矩阵。
系统约束为前后轮转角的极限值及其增量的极限值
uL，min≤uL(k+i)≤uL，max
ΔuL，min≤ΔuL(k+i)≤ΔuL，max
另目标代价函数取最小值可求解得到uL＝[δf δr]T。
设方向盘转角θ与轮胎转角δ的比例为n则有：
θ(k)＝n*δ(k)
方向盘瞬时转速为：
Figure BDA0002983729600000152
其中T为采样时间。
由uL可计算得到方向盘转角及瞬时角速度。
在车辆的前进或后退过程中，控制系统的工作过程如下：当车辆需要前进时，所述第一摄像头模块发送正扭矩请求给动力控制器，所述动力控制器识别到第一摄像头模块后将相应的第一车辆行驶信息分配给相应的电机驱动器，从而使车辆前进；当车辆需要后退行驶时，所述第二摄像头模块发送正扭矩请求到动力控制器，所述动力控制器识别到第二摄像头模块后将相应的第二车辆行驶信息分配给相应的电机驱动器，从而使车辆后退行驶。
作为优选，第一摄像头模块与动力控制器通过一路CAN网络连接，动力控制器识别到第一摄像头模块CANID后将相应的扭矩值分配给对应的多个电机驱动器，实现电机驱动器的精确控制。第二摄像头模块也是如此，因此不再赘述。
在车辆制动过程中，控制系统的工作过程如下：在车辆前进中能量回收制动时，第一摄像头模块发送负扭矩请求，经动力控制器到电机驱动器，进行能量回收制动；在车辆后退行驶中能量回收制动时，第二摄像头模块发送负扭矩请求，经动力控制器到电机驱动器，进行能量回收制动。
在车辆变道时，动力控制器控制电机驱动器驱动前轮，并将后轮以相同方向摆动以辅助变道，从而实现快速变道。
在车辆转弯时，动力控制器控制电机驱动器驱动前轮，并将后轮以反方向摆动从而减小转弯半径。
实施例二
本实施例提出一种双向行驶摆渡车，包括实施例一中所述的一种双向行驶摆渡车的控制系统。
通过实施例一的描述可知，本实施例二提出一种双向行驶摆渡车，在车辆的前端和后端分别设置摄像头模块以及障碍物检测模块，并通过第一处理模块根据第一摄像头模块发送的车辆前方图像以及第一障碍物检测模块发送的车辆前端障碍物数据确定第一车辆行驶信息，并将第一车辆行驶信息发送到动力控制器；还通过第二处理模块根据第二摄像头模块发送的车辆前方图像以及第二障碍物检测模块发送的车辆后端障碍物数据确定第二车辆行驶信息，并将第二车辆行驶信息发送到动力控制器，从而显著提升车辆的转向和变道灵活度。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，熟悉该本领域的技术人员应该明白本发明包括但不限于上面具体实施方式中描述的内容。任何不偏离本发明的功能和结构原理的修改都将包括在权利要求书的范围中。

Claims (9)

1.一种双向行驶摆渡车的控制系统，其特征在于，包括用于获取车辆前方图像的第一摄像头模块、用于获取车辆后方图像的第二摄像头模块、第一处理模块、第二处理模块、用于检测车辆前端障碍物数据的第一障碍物检测模块、用于检测车辆后端障碍物数据第二障碍物检测模块、动力控制器以及电机驱动器；
所述第一处理模块用于根据第一摄像头模块发送的车辆前方图像以及第一障碍物检测模块发送的车辆前端障碍物数据确定第一车辆行驶信息，并将第一车辆行驶信息发送到动力控制器；
所述第二处理模块用于根据第二摄像头模块发送的车辆前方图像以及第二障碍物检测模块发送的车辆后端障碍物数据确定第二车辆行驶信息，并将第二车辆行驶信息发送到动力控制器；
所述动力控制器用于根据第一车辆行驶信息、第二车辆行驶信息对应生成第一车辆行驶指令、第二车辆行驶指令，并发送到电机驱动器；
所述电机驱动器用于根据第一车辆行驶指令、第二车辆行驶指令分别驱动对应的前轮或后轮；
第一处理模块具体用于：
将来自第一障碍物检测模块的车辆前端障碍物数据进行3D-FFT处理得到极坐标图像，再通过极坐标到笛卡尔坐标的变换以及卷积特征提取得到直角坐标系的两种大小的第一特征图像；
根据与第一障碍物检测模块的联合标定参数经逆投影映射得到与第一障碍物检测模块的直角坐标系一一对应的图像，而后经卷积特征提取得到与第一特征图像同样大小的第二特征图像；
相同大小的第一特征图像和第二特征图像将作为两通道的叠加特征图经卷积核进行特征提取，输出将作为单激发探测器的输入进行目标感知；
通过卡尔曼滤波预测目标运动轨迹，结合车辆前端障碍物数据与全局路径规划确定当前的局部路径，最终确定当前车辆纵向速度与摆率；
根据当前车辆纵向速度与摆率结合车辆模型计算确定车辆驱动或制动扭矩、方向盘转角及瞬时角速度。
2.根据权利要求1所述的一种双向行驶摆渡车的控制系统，其特征在于，当车辆需要前进时，所述第一摄像头模块发送正扭矩请求给动力控制器，所述动力控制器识别到第一摄像头模块后将相应的第一车辆行驶信息分配给相应的电机驱动器，从而使车辆前进；当车辆需要后退行驶时，所述第二摄像头模块发送正扭矩请求到动力控制器，所述动力控制器识别到第二摄像头模块后将相应的第二车辆行驶信息分配给相应的电机驱动器，从而使车辆后退行驶。
3.根据权利要求1所述的一种双向行驶摆渡车的控制系统，其特征在于，在车辆前进中能量回收制动时，第一摄像头模块发送负扭矩请求，经动力控制器到电机驱动器，进行能量回收制动；在车辆后退行驶中能量回收制动时，第二摄像头模块发送负扭矩请求，经动力控制器到电机驱动器，进行能量回收制动。
4.根据权利要求1所述的一种双向行驶摆渡车的控制系统，其特征在于，第二处理模块具体用于：
将来自第二障碍物检测模块的车辆后端障碍物数据进行3D-FFT处理得到极坐标图像，再通过极坐标到笛卡尔坐标的变换以及卷积特征提取得到直角坐标系的两种大小的第一特征图像；
根据与第二障碍物检测模块的联合标定参数经逆投影映射得到与第二障碍物检测模块的直角坐标系一一对应的图像，而后经卷积特征提取得到与第一特征图像同样大小的第二特征图像；
相同大小的第一特征图像和第二特征图像将作为两通道的叠加特征图经卷积核进行特征提取，输出将作为单激发探测器的输入进行目标感知；
通过卡尔曼滤波预测目标运动轨迹，结合车辆前端障碍物数据与全局路径规划确定当前的局部路径，最终确定当前车辆纵向速度与摆率；
根据当前车辆纵向速度与摆率结合车辆模型计算确定车辆驱动或制动扭矩、方向盘转角及瞬时角速度。
5.根据权利要求1所述的一种双向行驶摆渡车的控制系统，其特征在于，车辆变道时，计算确定车辆驱动或制动扭矩包括：
获取参考速度
Figure DEST_PATH_IMAGE001
、纵向速度v、加速度a；
用一阶延时函数表示车辆的期望加速度a des 与实际加速度a之间的关系为：
Figure 221446DEST_PATH_IMAGE002
其中K=1为系统增益，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
为时间常数，s是拉普拉斯运算符，则连续系统的状态方程可以 表示为：
Figure 605678DEST_PATH_IMAGE004
纵向控制状态方程为：
Figure DEST_PATH_IMAGE005
其中k为当前采样时刻，k+1为下个采样时刻，T为采样周期，令
Figure 694726DEST_PATH_IMAGE006
控制状态方程可以表示为：
Figure DEST_PATH_IMAGE007
纵向控制的目标是在保证车辆不发生过大的加速度和速度变化的前提下实现参考速度的精确跟踪，目标函数可以定义为：
Figure 687303DEST_PATH_IMAGE008
其中P，Q分别为系统控制增量的权重矩阵和系统输出量的权重矩阵，Np为预测步长，Nc为控制步长；
系统约束为：
Figure DEST_PATH_IMAGE009
使函数J取最小值即可得到最优的期望加速度a des ；
车辆运行的阻力有轮胎滚动阻力
Figure 291328DEST_PATH_IMAGE010
，空气阻力
Figure DEST_PATH_IMAGE011
，坡度阻力
Figure 135044DEST_PATH_IMAGE012
，阻力加速度为：
Figure DEST_PATH_IMAGE013
当需求加速度a des 大于-a thre ，需要施加驱动力，当需求加速度a des 小于-a thre 需要施加制动力，为避免模式频繁切换，施加一定的迟滞，则扭矩可以表示为：
Figure 422806DEST_PATH_IMAGE014
。
6.根据权利要求1所述的一种双向行驶摆渡车的控制系统，其特征在于，车辆转弯时，计算方向盘转角及瞬时角速度包括：
建立包括车辆的直角坐标系，其中，A是前轴中心，B是后轴中心，C是车辆质心，
Figure DEST_PATH_IMAGE015
为车辆 侧滑角，
Figure 385952DEST_PATH_IMAGE016
为车头航向角，
Figure DEST_PATH_IMAGE017
为前轮转向角，
Figure 248514DEST_PATH_IMAGE018
为后轮转向角，V为质心速度，R为瞬时转弯 半径，O为顺势转向圆心，
Figure DEST_PATH_IMAGE019
为质心距前轴的距离，
Figure 955307DEST_PATH_IMAGE020
分别为质心距后轴的距离；
在三角形OCA和OCB中分别有：
Figure DEST_PATH_IMAGE021
由以上两式可得侧滑角:
Figure 225139DEST_PATH_IMAGE022
瞬时转向半径为：
Figure DEST_PATH_IMAGE023
横摆角速度：
Figure 641077DEST_PATH_IMAGE024
质心X，Y向速度为：
Figure DEST_PATH_IMAGE025
定义离散模型控制量为
Figure 563902DEST_PATH_IMAGE026
，输出为
Figure DEST_PATH_IMAGE027
，质心参考位置和实 际位置为
Figure 274720DEST_PATH_IMAGE028
，
Figure DEST_PATH_IMAGE029
，理想的参考模型下车辆侧滑 角
Figure 740336DEST_PATH_IMAGE030
；
车辆的瞬时转向圆心为:
Figure DEST_PATH_IMAGE031
基于该圆心得到系统的离散状态为：
Figure 920651DEST_PATH_IMAGE032
定义目标函数为：
Figure DEST_PATH_IMAGE033
其中
Figure 458336DEST_PATH_IMAGE034
为输出变量预测值，
Figure DEST_PATH_IMAGE035
为输出变量参考值，S为系统 输出量的权重矩阵，W为系统控制量的权重矩阵；
系统约束为前后轮转角的极限值及其增量的极限值
Figure 585561DEST_PATH_IMAGE036
另目标代价函数取最小值可求解得到
Figure DEST_PATH_IMAGE037
；
设方向盘转角
Figure 92634DEST_PATH_IMAGE038
与轮胎转角
Figure DEST_PATH_IMAGE039
的比例为n则有：
Figure 581866DEST_PATH_IMAGE040
方向盘瞬时转速为：
Figure DEST_PATH_IMAGE041
其中T为采样时间；
由uL可计算得到方向盘转角及瞬时角速度。
7.根据权利要求1所述的一种双向行驶摆渡车的控制系统，其特征在于，车辆变道时，所述动力控制器控制电机驱动器驱动前轮，并将后轮以相同方向摆动以辅助变道。
8.根据权利要求1所述的一种双向行驶摆渡车的控制系统，其特征在于，车辆转弯时，所述动力控制器控制电机驱动器驱动前轮，并将后轮以反方向摆动从而减小转弯半径。
9.一种双向行驶摆渡车，其特征在于，包括权利要求1~8任一项所述的一种双向行驶摆渡车的控制系统。
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