1.一种无驾驶舱式井下无人驾驶电机车控制方法，其特征在于，包括车头（5）、车身（7）、障碍物智能感知装置和计算控制系统；

车头（5）设置在车身（7）的前端，车身（7）底部设有车轮（9），每个车轮（9）上均设置轮毂电机（22），每个车轮（9）均与电磁制动器（21）连接，靠近车轮（9）的车身（7）各设置一个车速传感器（20），车身（7）内设有电池配电箱（8）和蓄电池（10），蓄电池（10）与电池配电箱（8）连接；

障碍物智能感知装置包括第一毫米波雷达（14）、第二毫米波雷达（16）和CCD摄像头（1），CCD摄像头（1）设置在车头（5）的顶部，第一毫米波雷达（14）、第二毫米波雷达（16）纵向排列设置在车头（5）前面中轴线上，第一毫米波雷达（14）位于第二毫米波雷达（16）的下方；

计算控制系统包括PLC控制器（6）、工控机（13）和VCU整车控制器（11），工控机（13）和VCU整车控制器（11）均设置在车头（5）内部，PLC控制器（6）设置在车身（7）内部，工控机（13）分别与车速传感器（20）、CCD摄像头（1）、第一毫米波雷达（14）和第二毫米波雷达（16）连接，电磁制动器（21）、轮毂电机（22）均与PLC控制器（6）连接，工控机（13）、PLC控制器（6）均与VCU整车控制器（11）连接；

工控机（13）、VCU整车控制器（11）、PLC控制器（6）、轮毂电机（22）、电磁制动器（21）、车速传感器（20）、第一毫米波雷达（14）、第二毫米波雷达（16）均与电池配电箱（8）电连接；

车头（5）前面还设置有具备云端存储功能的行车记录仪（18），行车记录仪（18）与工控机（13）连接；车头（5）内部还设有温度传感器（19），温度传感器（19）与工控机（13）连接；

环境感知：第一毫米波雷达（14）和第二毫米波雷达（16）实时检测前方障碍物距离信息，CCD摄像头（1）实时检测前方障碍物的类别信息，检测结果都通过CAN总线传输至工控机（13）进行目标级融合处理；第一毫米波雷达（14）与CCD摄像头（1）的融合处理结果作为远距离障碍物信息判决依据，第二毫米波雷达（16）与CCD摄像头（1）的融合处理结果作为近距离障碍物信息判决依据；

决策处理：障碍物智能感知装置采集到周围环境的信号，工控机（13）中的数据接收模块接收这些信号并利用D‑S证据融合处理模块进行决策级融合处理，处理结果通过CAN总线传输到VCU整车控制器（11）；

启停控制：VCU整车控制器（11）接收地面控制室启动指令并传输至PLC控制器（6），PLC控制器（6）依据指令信息传输给轮毂电机（22）、电磁制动器（21），电磁制动器（21）解析指令解除制动状态，轮毂电机（22）解析指令带动车轮（9）转动，完成电机车启动；停车时，VCU整车控制器（11）通过接受地面控制室停车指令，并传输至PLC控制器（6），PLC控制器（6）依据指令信息传输给轮毂电机（22）、电磁制动器（21），轮毂电机（22）解析指令，停止工作，电磁制动器（21）解析指令进行制动，完成电机车停车动作；

行驶过程控制：在行驶过程中，第一毫米波雷达（14）、第二毫米波雷达（16）、CCD摄像头（1）检测前方障碍物目标，第一毫米波雷达（14）实时检测的前方障碍物距离为S1，第二毫米波雷达（16）实时检测的前方障碍物距离为S2，电机车行驶安全距离为S，电机车制动距离为L；

当S1>S且S2>S时，VCU整车控制器（11）通过下达指令给PLC控制器（6），PLC控制器（6）解析VCU整车控制器（11）指令，控制轮毂电机（22）维持当前工作状态，保持电机车原速行驶；

当LS，则轮毂电机（22）执行电机车加速动作，达到井下电机车相关规程时速限制，停止加速动作保持匀速行驶；

当S2

辅助控制：温度传感器（19）检测电机车车头（5）内部温度并将检测结果实时传递给PLC控制器（6），PLC控制器（6）生成指令控制散热风扇（4）的运转，行车记录仪（18）无线视频摄像头将视频图像通过信息收发单元传输至云端服务器实时保存。

2.根据权利要求1所述的一种无驾驶舱式井下无人驾驶电机车控制方法，其特征在于，所述车头（5）的侧面还设有散热风扇（4），散热风扇（4）分别与电池配电箱（8）、PLC控制器（6）连接。

3.根据权利要求1所述的一种无驾驶舱式井下无人驾驶电机车控制方法，其特征在于，所述车头（5）前面还设有保险杠（15）和车灯（17），车灯（17）与电池配电箱（8）连接。

4.根据权利要求1所述的一种无驾驶舱式井下无人驾驶电机车控制方法，其特征在于，所述工控机（13）外设有隔爆箱（12）。

5.根据权利要求1所述的一种无驾驶舱式井下无人驾驶电机车控制方法，其特征在于：所述的目标级融合处理为工控机（13）将第一毫米波雷达（14）和第二毫米波雷达（16）所采集到的障碍物距离信息，通过空间坐标系转换到CCD摄像头（1）所采集到的图像信息中，从而获得包括毫米波雷达和CCD摄像头（1）的环境感知图像数据，此图像数据中包含了障碍物类型及可信度，此融合结果将传递给工控机（13）内的D‑S证据融合处理模块进行决策级融合。

6.根据权利要求1所述的一种无驾驶舱式井下无人驾驶电机车控制方法，其特征在于：所述的决策级融合处理为目标级融合结果中的障碍物类型及可信度导入到D‑S证据理论组合规则进行运算，运算结果将得到最终的障碍物类型，由此判定前方障碍物类型为行人、车辆或者其他障碍物类型。