本發明公開了一種車輛的控制方法，包括如下步驟：當檢測到車輛的即時定位與地圖構建SLAM導航系統的導航功能處于中斷狀態后，計算所述車輛逃逸的第一逃逸角度范圍；在所述第一逃逸角度范圍中選取預設數量的第一目標逃逸點，計算所述第一目標逃逸點對應的第二逃逸角度范圍；在所述第二逃逸角度范圍內確定第二目標逃逸點，根據所述第二目標逃逸點和所述車輛的位置信息確定所述車輛的逃逸數據；根據所述逃逸數據控制所述車輛行駛至所述第二目標逃逸點。本發明還公開了一種車輛的控制設備及計算機可讀存儲介質。本發明提高車輛路徑導航的成功率，減少了SLAM導航系統的導航功能中斷時的人工干預，提高了車輛路徑導航的效率。

技術領域

本發明涉及智能駕駛技術領域，尤其涉及一種車輛的控制方法、設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

基于自然環境的SLAM(simultaneous localization and mapping，即時定位與地圖構建)包括兩大功能：定位與建圖。其中，建圖的主要作用是對周邊環境的理解，建立周邊環境與空間的對應關系；定位的主要作用是根據建好的圖，判斷車體在地圖中的位置，從而得到環境中的信息。其次，激光雷達是一種主動式探測傳感器，不依賴于外界光照條件，且具備高精度的測距信息。因此，基于激光雷達的SLAM方法依舊是機器人SLAM方法中應用最為廣泛的方法，并且在ROS(Robot Operating System，機器人軟件平臺)的SLAM應用也已非常廣泛。

目前，SLAM導航系統可進行路徑規劃(move base)，在車輛通過SLAM導航系統進行路徑規劃過程中，會出現很多意外情況導致所規劃的導航路徑不能到達目的點，或者導致規劃導航路徑失敗，意外情況包括但不限于導航路徑中存在障礙物、多次路徑重規劃失敗和車輛在狹窄空間中無法調整姿態，此時，需要人為控制車輛，將車輛駕駛至目的點，或者人為將車輛駕駛至較為空曠的位置，然后重新規劃導航路徑。由此可知，目前車輛的路徑導航成功率低下，且路徑導航效率低下。

上述內容僅用于輔助理解本發明的技術方案，并不代表承認上述內容是現有技術。

發明內容

本發明的主要目的在于提供一種車輛的控制方法、設備及計算機可讀存儲介質，旨在解決車輛的路徑導航成功率低下，且路徑導航效率低下的技術問題。

為實現上述目的，本發明提供一種車輛的控制方法，所述車輛的控制方法包括以下步驟：

當檢測到車輛的即時定位與地圖構建SLAM導航系統的導航功能處于中斷狀態后，計算所述車輛逃逸的第一逃逸角度范圍；

在所述第一逃逸角度范圍中選取預設數量的第一目標逃逸點，計算所述第一目標逃逸點對應的第二逃逸角度范圍；

在所述第二逃逸角度范圍內確定第二目標逃逸點，根據所述第二目標逃逸點和所述車輛的位置信息確定所述車輛的逃逸數據；

根據所述逃逸數據控制所述車輛行駛至所述第二目標逃逸點。

進一步地，所述在所述第二逃逸角度范圍內確定第二目標逃逸點的步驟包括：

確定所述車輛的位置坐標和所述第一目標逃逸點之間對應的角度差值，檢測所述角度差值是否在所述第二逃逸角度范圍內；

若所述角度差值在所述第二逃逸角度范圍內，則將存在所述角度差值的所述第二逃逸角度范圍確定為目標逃逸范圍；

確定各個所述目標逃逸范圍的逃逸角度，將逃逸角度最大的目標逃逸范圍對應的第一目標逃逸點確定為第二目標逃逸點。

進一步地，所述根據所述第二目標逃逸點和所述車輛的位置信息確定所述車輛的逃逸數據的步驟包括：

獲取所述第二目標逃逸點的逃逸坐標，并根據所述車輛的位置信息確定所述車輛的位置坐標；

根據所述逃逸坐標和所述位置坐標計算得到所述車輛逃逸過程中的旋轉角度；