车辆的控制方法、设备及计算机可读存储介质
阅读：21发布：2020-05-13
专利汇可以提供车辆的控制方法、设备及计算机可读存储介质专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种车辆的控制方法，包括如下步骤：当检测到车辆的即时 定位 与地图构建SLAM 导航系统 的导航功能处于中断状态后，计算所述车辆逃逸的第一逃逸 角 度范围；在所述第一逃逸角度范围中选取预设数量的第一目标逃逸点，计算所述第一目标逃逸点对应的第二逃逸角度范围；在所述第二逃逸角度范围内确定第二目标逃逸点，根据所述第二目标逃逸点和所述车辆的 位置 信息确定所述车辆的逃逸数据；根据所述逃逸数据控制所述车辆行驶至所述第二目标逃逸点。本发明还公开了一种车辆的控制设备及计算机可读存储介质。本发明提高车辆路径导航的成功率，减少了SLAM导航系统的导航功能中断时的人工干预，提高了车辆路径导航的效率。，下面是车辆的控制方法、设备及计算机可读存储介质专利的具体信息内容。
1.一种车辆的控制方法，其特征在于，所述车辆的控制方法包括以下步骤：
当检测到车辆的即时定位与地图构建SLAM导航系统的导航功能处于中断状态后，计算所述车辆逃逸的第一逃逸角度范围；
在所述第一逃逸角度范围中选取预设数量的第一目标逃逸点，计算所述第一目标逃逸点对应的第二逃逸角度范围；
在所述第二逃逸角度范围内确定第二目标逃逸点，根据所述第二目标逃逸点和所述车辆的位置信息确定所述车辆的逃逸数据；
根据所述逃逸数据控制所述车辆行驶至所述第二目标逃逸点。
2.如权利要求1所述的车辆的控制方法，其特征在于，所述在所述第二逃逸角度范围内确定第二目标逃逸点的步骤包括：
确定所述车辆的位置坐标和所述第一目标逃逸点之间对应的角度差值，检测所述角度差值是否在所述第二逃逸角度范围内；
若所述角度差值在所述第二逃逸角度范围内，则将存在所述角度差值的所述第二逃逸角度范围确定为目标逃逸范围；
确定各个所述目标逃逸范围的逃逸角度，将逃逸角度最大的目标逃逸范围对应的第一目标逃逸点确定为第二目标逃逸点。
3.如权利要求1所述的车辆的控制方法，其特征在于，所述根据所述第二目标逃逸点和所述车辆的位置信息确定所述车辆的逃逸数据的步骤包括：
获取所述第二目标逃逸点的逃逸坐标，并根据所述车辆的位置信息确定所述车辆的位置坐标；
根据所述逃逸坐标和所述位置坐标计算得到所述车辆逃逸过程中的旋转角度；
计算所述逃逸坐标与所述位置坐标之间的距离，得到所述车辆逃逸过程中的逃逸距离，其中，所述逃逸数据包括旋转角度和逃逸距离。
4.如权利要求1所述的车辆的控制方法，其特征在于，所述根据所述逃逸数据控制所述车辆行驶至所述第二目标逃逸点的步骤包括：
控制所述车辆以所述逃逸数据中的旋转角度进行旋转操作，得到姿态转变后的车辆；
控制所述姿态转变后的车辆根据所述逃逸数据中的逃逸距离行驶至所述第二目标逃逸点。
5.如权利要求1所述的车辆的控制方法，其特征在于，所述当检测到车辆的SLAM导航系统的导航功能处于中断状态后，计算所述车辆逃逸的第一逃逸角度范围的步骤包括：
当检测到车辆的SLAM导航系统的导航功能处于中断状态后，获取车辆车体的车体长度，并将预设的安全距离与所述车体长度之间的和确定为所述车辆的逃逸半径；
确定所述车辆所在区域内各个障碍物对应的障碍物坐标点，根据所述障碍物坐标点、预设的膨胀距离和所述安全距离确定所述障碍物对应的膨胀区域；
根据所述膨胀区域确定所述车辆的逃逸角度，根据所述车辆的逃逸角度和所述逃逸半径确定所述车辆逃逸的第一逃逸角度范围。
6.如权利要求5所述的车辆的控制方法，其特征在于，所述根据所述车辆的逃逸角度和所述逃逸半径确定所述车辆逃逸的第一逃逸角度范围的步骤包括：
根据所述车辆的逃逸角度和所述逃逸半径确定所述车辆逃逸的待确定逃逸范围；
获取所述车辆当前的姿态角，判断所述姿态角是否在所述待确定逃逸角度范围内；
若所述姿态角在所述待确定逃逸角度范围内，则将所述姿态角所在的待确定逃逸范围确定为第一逃逸角度范围。
7.如权利要求1所述的车辆的控制方法，其特征在于，所述根据所述逃逸数据控制所述车辆行驶至所述第二目标逃逸点的步骤之后，还包括：
获取所述车辆的导航目的点，根据所述导航目的点和所述第二目标逃逸点规划所述车辆的导航路径；
控制所述车辆根据所述导航路径行驶至所述导航目的点。
8.如权利要求1至7任一项所述的车辆的控制方法，其特征在于，所述在所述第一逃逸角度范围中选取预设数量的第一目标逃逸点，计算所述第一目标逃逸点对应的第二逃逸角度范围的步骤之后，还包括：
若在所述第二逃逸角度范围内未确定第二目标逃逸点，则发送提示信息给处理系统，以供处理系统根据所述提示信息提示对应的工作人员。
9.一种车辆的控制设备，其特征在于，所述车辆的控制设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的车辆的控制程序，所述车辆的控制程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的车辆的控制方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有车辆的控制程序，所述车辆的控制程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的车辆的控制方法的步骤。
车辆的控制方法、设备及计算机可读存储介质
技术领域
[0001] 本发明涉及智能驾驶技术领域，尤其涉及一种车辆的控制方法、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
[0002] 基于自然环境的SLAM(simultaneous localization and mapping，即时定位与地图构建)包括两大功能：定位与建图。其中，建图的主要作用是对周边环境的理解，建立周边环境与空间的对应关系；定位的主要作用是根据建好的图，判断车体在地图中的位置，从而得到环境中的信息。其次，激光雷达是一种主动式探测传感器，不依赖于外界光照条件，且具备高精度的测距信息。因此，基于激光雷达的SLAM方法依旧是机器人SLAM方法中应用最为广泛的方法，并且在ROS(Robot Operating System，机器人软件平台)的SLAM应用也已非常广泛。
[0003] 目前，SLAM导航系统可进行路径规划(move base)，在车辆通过SLAM导航系统进行路径规划过程中，会出现很多意外情况导致所规划的导航路径不能到达目的点，或者导致规划导航路径失败，意外情况包括但不限于导航路径中存在障碍物、多次路径重规划失败和车辆在狭窄空间中无法调整姿态，此时，需要人为控制车辆，将车辆驾驶至目的点，或者人为将车辆驾驶至较为空旷的位置，然后重新规划导航路径。由此可知，目前车辆的路径导航成功率低下，且路径导航效率低下。
[0004] 上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
[0005] 本发明的主要目的在于提供一种车辆的控制方法、设备及计算机可读存储介质，旨在解决车辆的路径导航成功率低下，且路径导航效率低下的技术问题。
[0006] 为实现上述目的，本发明提供一种车辆的控制方法，所述车辆的控制方法包括以下步骤：
[0008] 在所述第一逃逸角度范围中选取预设数量的第一目标逃逸点，计算所述第一目标逃逸点对应的第二逃逸角度范围；
[0009] 在所述第二逃逸角度范围内确定第二目标逃逸点，根据所述第二目标逃逸点和所述车辆的位置信息确定所述车辆的逃逸数据；
[0010] 根据所述逃逸数据控制所述车辆行驶至所述第二目标逃逸点。
[0011] 进一步地，所述在所述第二逃逸角度范围内确定第二目标逃逸点的步骤包括：
[0012] 确定所述车辆的位置坐标和所述第一目标逃逸点之间对应的角度差值，检测所述角度差值是否在所述第二逃逸角度范围内；
[0013] 若所述角度差值在所述第二逃逸角度范围内，则将存在所述角度差值的所述第二逃逸角度范围确定为目标逃逸范围；
[0014] 确定各个所述目标逃逸范围的逃逸角度，将逃逸角度最大的目标逃逸范围对应的第一目标逃逸点确定为第二目标逃逸点。
[0015] 进一步地，所述根据所述第二目标逃逸点和所述车辆的位置信息确定所述车辆的逃逸数据的步骤包括：
[0016] 获取所述第二目标逃逸点的逃逸坐标，并根据所述车辆的位置信息确定所述车辆的位置坐标；
[0017] 根据所述逃逸坐标和所述位置坐标计算得到所述车辆逃逸过程中的旋转角度；
[0018] 计算所述逃逸坐标与所述位置坐标之间的距离，得到所述车辆逃逸过程中的逃逸距离，其中，所述逃逸数据包括旋转角度和逃逸距离。
[0019] 进一步地，所述根据所述逃逸数据控制所述车辆行驶至所述第二目标逃逸点的步骤包括：
[0020] 控制所述车辆以所述逃逸数据中的旋转角度进行旋转操作，得到姿态转变后的车辆；
[0021] 控制所述姿态转变后的车辆根据所述逃逸数据中的逃逸距离行驶至所述第二目标逃逸点。
[0022] 进一步地，所述当检测到车辆的SLAM导航系统的导航功能处于中断状态后，计算所述车辆逃逸的第一逃逸角度范围的步骤包括：
[0023] 当检测到车辆的SLAM导航系统的导航功能处于中断状态后，获取车辆车体的车体长度，并将预设的安全距离与所述车体长度之间的和确定为所述车辆的逃逸半径；
[0024] 确定所述车辆所在区域内各个障碍物对应的障碍物坐标点，根据所述障碍物坐标点、预设的膨胀距离和所述安全距离确定所述障碍物对应的膨胀区域；
[0025] 根据所述膨胀区域确定所述车辆的逃逸角度，根据所述车辆的逃逸角度和所述逃逸半径确定所述车辆逃逸的第一逃逸角度范围。
[0026] 进一步地，所述根据所述车辆的逃逸角度和所述逃逸半径确定所述车辆逃逸的第一逃逸角度范围的步骤包括：
[0027] 根据所述车辆的逃逸角度和所述逃逸半径确定所述车辆逃逸的待确定逃逸范围；
[0028] 获取所述车辆当前的姿态角，判断所述姿态角是否在所述待确定逃逸角度范围内；
[0029] 若所述姿态角在所述待确定逃逸角度范围内，则将所述姿态角所在的待确定逃逸范围确定为第一逃逸角度范围。
[0030] 进一步地，所述根据所述逃逸数据控制所述车辆行驶至所述第二目标逃逸点的步骤之后，还包括：
[0031] 获取所述车辆的导航目的点，根据所述导航目的点和所述第二目标逃逸点规划所述车辆的导航路径；
[0032] 控制所述车辆根据所述导航路径行驶至所述导航目的点。
[0033] 进一步地，所述在所述第一逃逸角度范围中选取预设数量的第一目标逃逸点，计算所述第一目标逃逸点对应的第二逃逸角度范围的步骤之后，还包括：
[0034] 若在所述第二逃逸角度范围内未确定第二目标逃逸点，则发送提示信息给处理系统，以供处理系统根据所述提示信息提示对应的工作人员。
[0035] 此外，为实现上述目的，本发明还提供一种车辆的控制设备，所述车辆的控制设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的车辆的控制程序，所述车辆的控制程序被所述处理器执行时实现如上述的车辆的控制方法的步骤。
[0036] 此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有车辆的控制程序，所述车辆的控制程序被处理器执行时实现如上述的车辆的控制方法的步骤。
[0037] 本发明通过当检测到车辆SLAM导航系统的导航功能处于中断状态后，计算车辆逃逸的第一逃逸角度范围，在第一逃逸角度范围中选取预设数量的第一目标逃逸点，以确定对应的第二逃逸角度范围，根据车辆的位置信息和在第二逃逸角度范围内确定第二目标逃逸点确定车辆的逃逸数据，根据逃逸数据控制车辆行驶至第二目标逃逸点，实现了当车辆无法调整姿态时，计算出车辆的逃逸数据，通过逃逸数据控制车辆行驶至特定的逃逸点，以便于该车辆在该特定的逃逸点重新通过SLAM导航系统规划导航路径，避免了车辆因为意外情况导致不能根据SLAM导航系统所规划的导航路径到达导航目的点，或者规划导航路径失败的情况出现，提高车辆路径导航的成功率，且在车辆无法调整姿态时，不需要等待人工驾驶车辆达到目的点或者达到空旷的位置，减少了SLAM导航系统的导航功能中断时的人工干预，提高了车辆路径导航的效率。附图说明
[0039] 图2为本发明车辆的控制方法第一实施例的流程示意图；
[0040] 图3为本发明实施例中实施场景的一种示意图；
[0041] 图4为本发明实施例中第一逃逸角度范围的一种示意图；
[0042] 图5为本发明车辆的控制方法第三实施例的流程示意图；
[0043] 图6为本发明车辆的控制方法第四实施例的流程示意图。
[0044] 本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0045] 应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0046] 如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的车辆的控制设备结构示意图。
[0047] 如图1所示，该车辆的控制设备可以包括：处理器1001，例如CPU，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
[0048] 可选地，车辆的控制设备还可以包括摄像头、RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、音频电路、WiFi模块等等。其中，传感器比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示屏的亮度，接近传感器可在移动车辆的控制设备移动到耳边时，关闭显示屏和/或背光。作为运动传感器的一种，重力加速度传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别移动路径导航姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；当然，移动车辆的控制设备还可配置陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。
[0049] 本领域技术人员可以理解，图1中示出的车辆的控制设备结构并不构成对车辆的控制设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
[0051] 在图1所示的车辆的控制设备中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器(处理系统)进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的车辆的控制程序。
[0052] 在本实施例中，车辆的控制设备包括：存储器1005、处理器1001及存储在所述存储器1005上并可在所述处理器1001上运行的车辆的控制程序，其中，处理器1001调用存储器1005中存储的车辆的控制程序时，并执行以下操作：
[0053] 当检测到车辆的即时定位与地图构建SLAM导航系统的导航功能处于中断状态后，计算所述车辆逃逸的第一逃逸角度范围；
[0054] 在所述第一逃逸角度范围中选取预设数量的第一目标逃逸点，计算所述第一目标逃逸点对应的第二逃逸角度范围；
[0055] 在所述第二逃逸角度范围内确定第二目标逃逸点，根据所述第二目标逃逸点和所述车辆的位置信息确定所述车辆的逃逸数据；
[0056] 根据所述逃逸数据控制所述车辆行驶至所述第二目标逃逸点。
[0057] 进一步地，所述在所述第二逃逸角度范围内确定第二目标逃逸点的步骤包括：
[0058] 确定所述车辆的位置坐标和所述第一目标逃逸点之间对应的角度差值，检测所述角度差值是否在所述第二逃逸角度范围内；
[0059] 若所述角度差值在所述第二逃逸角度范围内，则将存在所述角度差值的所述第二逃逸角度范围确定为目标逃逸范围；
[0060] 确定各个所述目标逃逸范围的逃逸角度，将逃逸角度最大的目标逃逸范围对应的第一目标逃逸点确定为第二目标逃逸点。
[0061] 进一步地，所述根据所述第二目标逃逸点和所述车辆的位置信息确定所述车辆的逃逸数据的步骤包括：
[0062] 获取所述第二目标逃逸点的逃逸坐标，并根据所述车辆的位置信息确定所述车辆的位置坐标；
[0063] 根据所述逃逸坐标和所述位置坐标计算得到所述车辆逃逸过程中的旋转角度；
[0064] 计算所述逃逸坐标与所述位置坐标之间的距离，得到所述车辆逃逸过程中的逃逸距离，其中，所述逃逸数据包括旋转角度和逃逸距离。
[0065] 进一步地，所述根据所述逃逸数据控制所述车辆行驶至所述第二目标逃逸点的步骤包括：
[0066] 控制所述车辆以所述逃逸数据中的旋转角度进行旋转操作，得到姿态转变后的车辆；
[0067] 控制所述姿态转变后的车辆根据所述逃逸数据中的逃逸距离行驶至所述第二目标逃逸点。
[0068] 进一步地，所述当检测到车辆的SLAM导航系统的导航功能处于中断状态后，计算所述车辆逃逸的第一逃逸角度范围的步骤包括：
[0069] 当检测到车辆的SLAM导航系统的导航功能处于中断状态后，获取车辆车体的车体长度，并将预设的安全距离与所述车体长度之间的和确定为所述车辆的逃逸半径；
[0070] 确定所述车辆所在区域内各个障碍物对应的障碍物坐标点，根据所述障碍物坐标点、预设的膨胀距离和所述安全距离确定所述障碍物对应的膨胀区域；
[0071] 根据所述膨胀区域确定所述车辆的逃逸角度，根据所述车辆的逃逸角度和所述逃逸半径确定所述车辆逃逸的第一逃逸角度范围。
[0072] 进一步地，所述根据所述车辆的逃逸角度和所述逃逸半径确定所述车辆逃逸的第一逃逸角度范围的步骤包括：
[0073] 根据所述车辆的逃逸角度和所述逃逸半径确定所述车辆逃逸的待确定逃逸范围；
[0074] 获取所述车辆当前的姿态角，判断所述姿态角是否在所述待确定逃逸角度范围内；
[0075] 若所述姿态角在所述待确定逃逸角度范围内，则将所述姿态角所在的待确定逃逸范围确定为第一逃逸角度范围。
[0076] 进一步地，所述根据所述逃逸数据控制所述车辆行驶至所述第二目标逃逸点的步骤之后，处理器1001可以调用存储器1005中存储的车辆的控制程序，还执行以下操作：
[0077] 获取所述车辆的导航目的点，根据所述导航目的点和所述第二目标逃逸点规划所述车辆的导航路径；
[0078] 控制所述车辆根据所述导航路径行驶至所述导航目的点。
[0079] 进一步地，所述在所述第一逃逸角度范围中选取预设数量的第一目标逃逸点，计算所述第一目标逃逸点对应的第二逃逸角度范围的步骤之后，处理器1001可以调用存储器1005中存储的车辆的控制程序，还执行以下操作：
[0080] 若在所述第二逃逸角度范围内未确定第二目标逃逸点，则发送提示信息给处理系统，以供处理系统根据所述提示信息提示对应的工作人员。
[0081] 本发明车辆的控制设备具体实施方式与下述车辆的控制方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
[0082] 本发明还提供一种车辆的控制方法，参照图2，图2为本发明车辆的控制方法第一实施例的流程示意图。
[0083] 步骤S10，当检测到车辆的即时定位与地图构建SLAM导航系统的导航功能处于中断状态后，计算所述车辆逃逸的第一逃逸角度范围。
[0084] 在本发明实施例中，车辆为自动执行工作的机器终端，且车辆至少包括一个或者一个以上的机器终端，包括但不限于仓储机器、服务机器、无人驾驶汽车或者无人驾驶卡车等等。本实施例的车辆姿态的控制方法应用于在智能自动驾驶过程中，其中智能自动驾驶可适用于封闭环境的仓库货运、也可适用于开放环境的道路运输、以及可适用于半开放环境的道路运输。需要说明的是，半开放环境是该环境下有一部分是封闭的，有一部分是开放的。
[0085] 为了便于理解，以下以车辆在仓库中举例说明本发明的实施场景，如图3所示，在图3中，1.1表示车辆所在区域内的墙体；1.2和1.3表示车辆所在区域内的低矮障碍物；2.1表示车辆所在区域内的活动人体障碍物；3.1表示车辆被终止的当前位置；3.2表示车辆计划导航到达的导航目的点；4.1和4.2表示车辆在导航终止前，尝试选择的两条导航路径。可以理解的是，为了安全，当车辆根据SLAM导航系统导航出的导航路径行驶过程中，只能往前行驶，不能倒车(因为车辆货叉上的货物会遮挡车辆中后方的视觉摄像头)。由图3可知，车辆在通过SLAM导航系统自主导航过程中，会遇到图3中2.1的人体活动障碍物，被迫放弃正在执行的4.1的导航路径，重新规划出4.2的导航路径，在车辆调整姿态过程中，车辆原地转弯会遇到图3中1.3的低矮障碍物，无法调整到4.2的导航路径中的启动姿态，从而无法通过导航路径4.2到达目的点3.2，若此时2.1的活动人体障碍物没有让开，还在4.1的导航路径中，则车辆也无法重新通过4.1的导航路径恢复执行，此时车辆会因为本次意外停在3.1的位置，终止通过导航路径到达导航目的点3.2的任务，导致车辆路径导航失败。需要说明的是，本发明实施例中的车辆以两个后轮的中间位置为圆心进行旋转，调整姿态。
[0086] 当检测到车辆SLAM导航系统的导航功能处于中断状态，即检测到车辆通过SLAM导航系统所得的导航路径无法到达目的点，车辆路径导航失败后，计算车辆逃逸的逃逸范围，为了与后续第二次计算的逃逸范围区分，本实施例，将当检测到车辆SLAM导航系统的导航功能处于中断状态后计算得到的逃逸范围记为第一逃逸角度范围，通过第一逃逸角度范围所确定的逃逸范围记为第二逃逸角度范围。
[0087] 进一步地，步骤S10包括：
[0088] 步骤a，当检测到车辆的SLAM导航系统的导航功能处于中断状态后，获取车辆车体的车体长度，并将预设的安全距离与所述车体长度之间的和确定为所述车辆的逃逸半径。
[0089] 具体地，计算得到第一逃逸角度范围的具体过程为：当检测到车辆的SLAM导航系统的导航功能处于中断状态后，获取车辆车体的车体长度，以及获取预设的安全距离，计算车体长度和安全距离之间的和，将车体长度和安全距离之间的和确定为车辆的逃逸半径。其中，预设的安全距离可根据具体情况而设置，如根据车辆所在通道的宽度来设置。如若车体长度为1.7米，安全距离设置为0.3米，则车辆的逃逸半径＝1.7+0.3＝2米。
[0090] 步骤b，确定所述车辆所在区域内各个障碍物对应的障碍物坐标点，根据所述障碍物坐标点、预设的膨胀距离和所述安全距离确定所述障碍物对应的膨胀区域。
[0091] 确定车辆所在区域内各个障碍物对应的障碍物坐标点，在本实施例中，车辆所在区域的墙体也为障碍物，需要说明的是，通过车辆的SLAM导航系统对应的激光雷达可确定车辆所在区域内各个障碍物在SLAM导航系统地图的SLAM坐标系中的坐标点。获取预设的膨胀距离，计算膨胀距离和安全距离之间的和，将膨胀距离和安全距离之间的和作为半径，以对应障碍物坐标点为圆心，根据膨胀距离和安全距离计算得到的半径确定障碍物对应的膨胀区域，可以理解的是，膨胀区域是以膨胀距离和安全距离之间的和为半径，对应障碍物坐标点为圆心的圆形。其中，膨胀距离可根据具体需要而设置，本实施例对膨胀距离的大小不做具体限制。如可将膨胀距离设置为0.3米，或者设置为0.5米等。需要说明的是，各个障碍物的膨胀距离可以相等，也可以不相等。
[0092] 需要说明的是，在车辆通过SLAM导航系统规划导航路径过程中，是禁止将膨胀区域规划在导航路径中的，但是车辆在根据SLAM导航系统规划出导航路径行驶过程中，是可以进入安全距离对应的膨胀区域的，但是不能进入膨胀距离对应的膨胀区域，一旦车辆进入膨胀距离对应膨胀区域，车辆就会停止运行，处于暂停行驶状态。可以理解的是，膨胀区域对应的半径不能太大，若膨胀区域的半径太大，则会降低车辆绕开障碍物的灵活性，因此，可将膨胀区域的半径与车辆车体宽度的二分之一之间的差值控制在一定范围内。
[0093] 步骤c，根据所述膨胀区域确定所述车辆的逃逸角度，根据所述车辆的逃逸角度和所述逃逸半径确定所述车辆逃逸的第一逃逸角度范围。
[0094] 当确定各个障碍物的膨胀区域后，根据膨胀区域确定车辆的逃逸角度，其中，逃逸角度就是车辆在旋转过程中，即车辆在调整姿态过程中，不会接触到膨胀空间的角度，以保证车辆在通过SLAM导航系统重新规划导航路径后，车辆能够调整姿态，通过该重新规划的导航路径到达导航目的点，具体地，在SLAM导航系统中，各个坐标点可以极坐标的形式表示，此时，膨胀空间对应的角度与车辆可旋转范围对应角度不重合的角度即为车辆的逃逸角度，如在SLAM导航系统中，膨胀区域对应的角度为65度至86度，而车辆可旋转范围对应的角度为20度至80度，则车辆的逃逸角度为20度至65度。当确定逃逸角度后，根据逃逸角度和逃逸半径确定车辆逃逸的第一逃逸角度范围，可以理解的是，第一逃逸角度范围是以逃逸半径为半径，以逃逸角度为圆心角的扇形区域。
[0095] 步骤S20，在所述第一逃逸角度范围中选取预设数量的第一目标逃逸点，计算所述第一目标逃逸点对应的第二逃逸角度范围。
[0096] 当确定第一逃逸角度范围后，在第一逃逸角度范围中随机选取预设数量的逃逸点，并将在第一逃逸角度范围内选择的逃逸点记为第一目标逃逸点，根据所选取的第一目标逃逸点计算对应的第二逃逸角度范围。其中，预设数量可根据具体需要而设置，如可将预设数量设置为4个、12个或者20个等。进一步地，若存在多个第一逃逸角度范围，可在各个第一逃逸角度范围内都选取第一目标逃逸点。需要说明的是，计算第二逃逸角度范围的圆心为第一目标逃逸点所在位置，即第一目标逃逸点的坐标为第二逃逸角度范围的圆心，第二逃逸角度范围对应逃逸半径和逃逸角度的确定过程与第一逃逸角度范围的逃逸半径和逃逸角度的确定过程一致，在此不再详细赘述。
[0097] 具体地，参照图4，在图4中，5.1和5.2表示第一逃逸角度范围，6.1、6.2和6.3为车辆所在区域内障碍物对应的膨胀区域，7.1、7.2、7.3和7.4是在第一逃逸角度范围内所选择的第一目标逃逸点。
[0098] 步骤S30，在所述第二逃逸角度范围内确定第二目标逃逸点，根据所述第二目标逃逸点和所述车辆的位置信息确定所述车辆的逃逸数据。
[0099] 当确定第二逃逸角度范围后，在第二逃逸角度范围内确定逃逸点，并将第二逃逸角度范围内所确定的逃逸点记为第二目标逃逸点，并获取车辆的位置信息，根据第二目标逃逸点和车辆的位置信息确定车辆的逃逸数据。需要说明的是，在本发明实施例中，SLAM导航系统地图中各种物体的坐标可用极坐标的形式表示，也可以用平面坐标的形式表示。在SLAM导航系统对应的地图中，各个物体都存在对应的坐标点，因此，在SLAM导航系统对应的地图中，存在第二目标逃逸点对应的逃逸坐标，以及存在车辆位置信息对应的位置坐标，该坐标位置是车辆后轮的中心点，即车辆的位置信息可以坐标来表示，逃逸数据包括但不限于车辆的旋转角度和逃逸距离。
[0100] 进一步地，所述在所述第二逃逸角度范围内确定第二目标逃逸点的步骤包括：
[0101] 步骤d，确定所述车辆的位置坐标和所述第一目标逃逸点之间对应的角度差值，检测所述角度差值是否在所述第二逃逸角度范围内。
[0102] 具体地，在第二逃逸角度范围内确定第二目标逃逸点的过程为：获取车辆的位置坐标，以及获取第一目标逃逸点的逃逸点坐标，计算位置坐标与SLAM导航系统地图坐标系X轴之间的夹角，得到车辆的姿态角，以及计算第一目标逃逸点的逃逸点坐标与SLAM导航系统地图坐标系X轴之间的夹角，记为目标夹角，计算姿态角与目标夹角之间的角度差值。如当姿态角为60度，而目标夹角为45度，则姿态角与目标夹角之间的角度差值为45度至60度，由此可知，姿态角与目标夹角之间的角度差值为姿态角与目标夹角之间的补集。当得到姿态角与目标夹角之间的角度差值后，检测该角度差值是否在第二逃逸角度范围内。
[0103] 步骤e，若所述角度差值在所述第二逃逸角度范围内，则将存在所述角度差值的所述第二逃逸角度范围确定为目标逃逸范围。
[0104] 步骤f，确定各个所述目标逃逸范围的逃逸角度，将逃逸角度最大的目标逃逸范围对应的第一目标逃逸点确定为第二目标逃逸点。
[0105] 若检测到角度差值在第二逃逸角度范围内，即检测到角度差值在第二逃逸角度范围内，则将存在角度差值的第二逃逸角度范围确定为目标逃逸范围，即将角度差值所在的第二逃逸角度范围确定为目标逃逸范围，并确定各个目标逃逸范围的逃逸角度，对比各个目标逃逸范围的逃逸角度，将逃逸角度最大的目标逃逸范围对应的第一目标逃逸点确定为第二目标逃逸点。可以理解的是，逃逸角度最大的目标逃逸范围对应着角度差值，角度差值对应着第一目标逃逸点，因此，可确定逃逸角度最大的目标逃逸范围对应的第一目标逃逸点。
[0106] 进一步地，所述根据所述第二目标逃逸点和所述车辆的位置信息确定所述车辆的逃逸数据的步骤包括：
[0107] 步骤g，获取所述第二目标逃逸点的逃逸坐标，并根据所述车辆的位置信息确定所述车辆的位置坐标。
[0108] 步骤h，根据所述逃逸坐标和所述位置坐标计算得到所述车辆逃逸过程中的旋转角度。
[0109] 步骤i，计算所述逃逸坐标与所述位置坐标之间的距离，得到所述车辆逃逸过程中的逃逸距离，其中，所述逃逸数据包括旋转角度和逃逸距离。
[0110] 在确定第二目标逃逸点后，获取第二目标逃逸点的逃逸坐标，并根据车辆的位置信息确定车辆的位置坐标，计算第二目标逃逸点的逃逸坐标与SLAM导航系统地图中坐标系X轴之间的夹角，记为逃逸夹角，以及计算位置坐标与SLAM导航系统地图中坐标系X轴之间的夹角，记为姿态角，计算逃逸夹角与姿态角之间的夹角差，将逃逸夹角与姿态角之间的夹角差记为车辆逃逸过程中的旋转角度；计算逃逸坐标与位置坐标之间的距离，得到车辆逃逸过程中的逃逸距离。
[0111] 步骤S40，根据所述逃逸数据控制所述车辆行驶至所述第二目标逃逸点。
[0112] 当计算得到车辆逃逸过程中的逃逸数据，即计算得到车辆逃逸过程中的旋转角度和逃逸距离后，根据旋转角度和逃逸距离控制车辆行驶至第二目标逃逸点。
[0113] 进一步地，步骤S40包括：
[0114] 步骤j，控制所述车辆以所述逃逸数据中的旋转角度进行旋转操作，得到姿态转变后的车辆。
[0115] 步骤k，控制所述姿态转变后的车辆根据所述逃逸数据中的逃逸距离行驶至所述第二目标逃逸点。
[0116] 具体地，当计算得到车辆逃逸过程中的旋转角度和逃逸距离后，控制车辆以旋转角度进行旋转操作，以调整车辆的姿态，得到姿态转变后的车辆，并控制姿态转变后的车辆根据逃逸距离往前行驶至第二目标逃逸点。
[0117] 本实施例通过当检测到车辆SLAM导航系统的导航功能处于中断状态后，计算车辆逃逸的第一逃逸角度范围，在第一逃逸角度范围中选取预设数量的第一目标逃逸点，以确定对应的第二逃逸角度范围，根据车辆的位置信息和在第二逃逸角度范围内确定第二目标逃逸点确定车辆的逃逸数据，根据逃逸数据控制车辆行驶至第二目标逃逸点，实现了当车辆无法调整姿态时，计算出车辆的逃逸数据，通过逃逸数据控制车辆行驶至特定的逃逸点，以便于该车辆在该特定的逃逸点重新通过SLAM导航系统规划导航路径，避免了车辆因为意外情况导致不能根据SLAM导航系统所规划的导航路径到达导航目的点，或者规划导航路径失败的情况出现，提高车辆路径导航的成功率，且在车辆无法调整姿态时，不需要等待人工驾驶车辆达到目的点或者达到空旷的位置，减少了SLAM导航系统的导航功能中断时的人工干预，提高了车辆路径导航的效率。
[0118] 基于第一实施例提出本发明车辆的控制方法的第二实施例，在本实施例中，步骤b包括：
[0119] 步骤b1，根据所述障碍物坐标点、预设的膨胀距离和所述安全距离确定各个所述障碍物对应的膨胀范围。
[0120] 步骤b2，计算各个障碍物对应膨胀范围的范围并集，将所述范围并集确定为所述障碍物对应的膨胀区域。
[0121] 以障碍物坐标点为圆心，将预设的膨胀距离和安全距离之间的和作为半径确定各个障碍物对应的膨胀范围，即该膨胀范围是以障碍物坐标点为圆心，膨胀距离和安全距离之间的和为半径的圆形，计算各个障碍物对应膨胀范围的范围并集，将范围并集确定为障碍物对应的膨胀区域。可以理解的是，车辆所在区域内有些障碍物的距离较近，因此，这些距离较近的障碍物的膨胀范围会存在重叠，此时，取存在重叠的膨胀范围的并集，将多个膨胀范围整合成一个膨胀范围，从而得到障碍物对应的膨胀区域，即膨胀区域是由至少一个膨胀范围组成，降低了根据膨胀区域确定车辆逃逸角度的计算量，提高了根据膨胀区域确定车辆逃逸角度的确定速率。
[0122] 进一步地，所述根据所述车辆的逃逸角度和所述逃逸半径确定所述车辆逃逸的第一逃逸角度范围的步骤包括：
[0123] 步骤c1，根据所述车辆的逃逸角度和所述逃逸半径确定所述车辆逃逸的待确定逃逸范围。
[0124] 步骤c2，获取所述车辆当前的姿态角，判断所述姿态角是否在所述待确定逃逸角度范围内。
[0125] 步骤c3，若所述姿态角在所述待确定逃逸角度范围内，则将所述姿态角所在的待确定逃逸范围确定为第一逃逸角度范围。
[0126] 根据车辆的逃逸角度和逃逸半径确定车辆逃逸的待确定逃逸范围，需要说明的是，根据车辆的逃逸角度和逃逸半径确定车辆逃逸的待确定逃逸范围的过程已在第一实施例中详细阐述，在此不再赘述。获取车辆当前的姿态角，判断姿态角是否在待确定逃逸角度范围内，其中，每一待确定逃逸范围都存在对应的逃逸角度，若姿态角和逃逸角度存在重合的部分，则确定姿态角在待确定逃逸角度范围内，若姿态角和逃逸角度不存在重合的部分，则确定姿态角未在待确定逃逸角度范围内。如若姿态角为5度至10度，而逃逸角度为15度至24度，则姿态角和逃逸角度不存在重合的部分；若姿态为5度至18度，而逃逸角度为15度至
24度，则姿态角和逃逸角度存在重合的部分。
24度，则姿态角和逃逸角度存在重合的部分。
[0127] 若确定姿态角在待确定逃逸角度范围内，则将姿态角所在的待确定逃逸范围确定为第一逃逸角度范围；若确定姿态角未在待确定逃逸角度范围内，则不将未存在姿态角的待确定逃逸范围确定为第一逃逸角度范围。
[0128] 本实施例通过获取车辆当前的姿态角，只将姿态角所在的待确定逃逸范围确定为第一逃逸角度范围，而不将未存在姿态角的待确定逃逸范围确定为第一逃逸角度范围，提高了车辆逃逸至第二目标逃逸点的便捷性，使车辆在较小的姿态调整范围内行驶至第二目标逃逸点。
[0129] 基于第一和/或第二实施例提出本发明车辆的控制方法的第三实施例，在本实施例中，参照图5，所述车辆的控制方法还包括：
[0130] 步骤S50，获取所述车辆的导航目的点，根据所述导航目的点和所述第二目标逃逸点规划所述车辆的导航路径。
[0131] 步骤S60，控制所述车辆根据所述导航路径行驶至所述导航目的点。
[0132] 当车辆行驶至第二目标逃逸点后，获取车辆的导航目的点，将第二目标逃逸点作为起始点，导航目的点作为终点输入SLAM导航系统地图中进行路径规划，以重新规划出车辆的导航路径，并控制车辆根据该重新规划出的导航路径行驶至导航目的点。可以理解的是，姿态转变后的车辆的方向与根据导航目的点和第二目标逃逸点规划的导航路径的方向一致。
[0133] 本实施例通过根据车辆的导航目的点和第二目标逃逸点规划车辆的导航路径，并控制车辆根据该导航路径行驶至导航目的点，通过更换车辆的起始点规划车辆到达目的点的导航路径，提高了车辆路径导航的成功率。进一步地，在本发明实施例中，即使车辆所在区域是在人机混合作业的场景下，也可以动态计算确定第二目标逃逸点的相关数据，即不管车辆所在区域中的障碍物位置是否发生变化，都可以计算出第二目标逃逸点，提高了计算出第二目标逃逸点的成功率。
[0134] 基于第一、第二和/或第三实施例提出本发明车辆的控制方法的第四实施例，在本实施例中，参照图6，所述车辆的控制方法还包括：
[0135] 步骤S70，若在所述第二逃逸角度范围内未确定第二目标逃逸点，则发送提示信息给处理系统，以供处理系统根据所述提示信息提示对应的工作人员。
[0136] 若在第二逃逸角度范围内未确定第二目标逃逸点，则生成提示信息，并将该提示信息发送给处理系统。当处理系统接收到该提示信息后，输出该提示信息提示对应的工作人员，该车辆处于路径导航失败状态，需要人工操作车辆，将车辆行驶至导航目的点。在本实施例中，不限制处理系统输出提示信息的输出方式，如处理系统可通过语音或者文字等方式输出该提示信息。
[0137] 本实施例通过若在第二逃逸角度范围内未确定第二目标逃逸点，则通过提示信息提示对应的工作人员，车辆处于路径导航失败状态，避免车辆长时间处于路径导航失败而无法到达导航目的点，耽误仓库货物的出库和入库作业，提高了车辆到达导航目的点的效率，以及提高了车辆进行货物出库作业和入库作业的效率。
[0138] 此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有车辆的控制程序，所述车辆的控制程序被处理器执行时实现如下操作：
[0139] 当检测到车辆的即时定位与地图构建SLAM导航系统的导航功能处于中断状态后，计算所述车辆逃逸的第一逃逸角度范围；
[0140] 在所述第一逃逸角度范围中选取预设数量的第一目标逃逸点，计算所述第一目标逃逸点对应的第二逃逸角度范围；
[0141] 在所述第二逃逸角度范围内确定第二目标逃逸点，根据所述第二目标逃逸点和所述车辆的位置信息确定所述车辆的逃逸数据；
[0142] 根据所述逃逸数据控制所述车辆行驶至所述第二目标逃逸点。
[0143] 进一步地，所述在所述第二逃逸角度范围内确定第二目标逃逸点的步骤包括：
[0144] 确定所述车辆的位置坐标和所述第一目标逃逸点之间对应的角度差值，检测所述角度差值是否在所述第二逃逸角度范围内；
[0145] 若所述角度差值在所述第二逃逸角度范围内，则将存在所述角度差值的所述第二逃逸角度范围确定为目标逃逸范围；
[0146] 确定各个所述目标逃逸范围的逃逸角度，将逃逸角度最大的目标逃逸范围对应的第一目标逃逸点确定为第二目标逃逸点。
[0147] 进一步地，所述根据所述第二目标逃逸点和所述车辆的位置信息确定所述车辆的逃逸数据的步骤包括：
[0148] 获取所述第二目标逃逸点的逃逸坐标，并根据所述车辆的位置信息确定所述车辆的位置坐标；
[0149] 根据所述逃逸坐标和所述位置坐标计算得到所述车辆逃逸过程中的旋转角度；
[0150] 计算所述逃逸坐标与所述位置坐标之间的距离，得到所述车辆逃逸过程中的逃逸距离，其中，所述逃逸数据包括旋转角度和逃逸距离。
[0151] 进一步地，所述根据所述逃逸数据控制所述车辆行驶至所述第二目标逃逸点的步骤包括：
[0152] 控制所述车辆以所述逃逸数据中的旋转角度进行旋转操作，得到姿态转变后的车辆；
[0153] 控制所述姿态转变后的车辆根据所述逃逸数据中的逃逸距离行驶至所述第二目标逃逸点。
[0154] 进一步地，所述当检测到车辆的SLAM导航系统的导航功能处于中断状态后，计算所述车辆逃逸的第一逃逸角度范围的步骤包括：
[0155] 当检测到车辆的SLAM导航系统的导航功能处于中断状态后，获取车辆车体的车体长度，并将预设的安全距离与所述车体长度之间的和确定为所述车辆的逃逸半径；
[0156] 确定所述车辆所在区域内各个障碍物对应的障碍物坐标点，根据所述障碍物坐标点、预设的膨胀距离和所述安全距离确定所述障碍物对应的膨胀区域；
[0157] 根据所述膨胀区域确定所述车辆的逃逸角度，根据所述车辆的逃逸角度和所述逃逸半径确定所述车辆逃逸的第一逃逸角度范围。
[0158] 进一步地，所述根据所述车辆的逃逸角度和所述逃逸半径确定所述车辆逃逸的第一逃逸角度范围的步骤包括：
[0159] 根据所述车辆的逃逸角度和所述逃逸半径确定所述车辆逃逸的待确定逃逸范围；
[0160] 获取所述车辆当前的姿态角，判断所述姿态角是否在所述待确定逃逸角度范围内；
[0161] 若所述姿态角在所述待确定逃逸角度范围内，则将所述姿态角所在的待确定逃逸范围确定为第一逃逸角度范围。
[0162] 进一步地，所述根据所述逃逸数据控制所述车辆行驶至所述第二目标逃逸点的步骤之后，所述车辆的控制程序被处理器执行时还实现如下操作：：
[0163] 获取所述车辆的导航目的点，根据所述导航目的点和所述第二目标逃逸点规划所述车辆的导航路径；
[0164] 控制所述车辆根据所述导航路径行驶至所述导航目的点。
[0165] 进一步地，所述在所述第一逃逸角度范围中选取预设数量的第一目标逃逸点，计算所述第一目标逃逸点对应的第二逃逸角度范围的步骤之后，所述车辆的控制程序被处理器执行时还实现如下操作：
[0166] 若在所述第二逃逸角度范围内未确定第二目标逃逸点，则发送提示信息给处理系统，以供处理系统根据所述提示信息提示对应的工作人员。
[0167] 本发明计算机可读存储介质具体实施方式与上述车辆的控制方法各实施例基本相同，在此不再赘述。
[0168] 需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
[0169] 上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0170] 通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
| 标题 | 发布/更新时间 | 阅读量 |
|---|---|---|
| 一种多传感器的高精度即时定位与建图方法 | 2020-05-11 | 735 |
| 一种低能量损耗机器人全覆盖路径规划方法及系统 | 2020-05-24 | 682 |
| 虚拟对象的控制方法及相关设备 | 2020-05-20 | 222 |
| 提供与内部空间相关联的增强现实效果和三维地图构建的系统和方法 | 2020-05-24 | 686 |
| 增强现实处理方法及装置、系统、存储介质和电子设备 | 2020-05-11 | 664 |
| 地图构建方法、装置和无人设备 | 2020-05-18 | 483 |
| 一种基于移动互联网的调度运行信息快速传递与共享方法 | 2020-05-23 | 436 |
| 基于语音交互及自主移动的机器人排队取号方法 | 2020-05-25 | 887 |
| 气道模型生成系统及插管辅助系统 | 2020-05-19 | 108 |
| 远程视频交互的实现方法及相关设备 | 2020-05-16 | 651 |
高效检索全球专利专利汇是专利免费检索,专利查询,专利分析-国家发明专利查询检索分析平台，是提供专利分析，专利查询，专利检索等数据服务功能的知识产权数据服务商。
我们的产品包含105个国家的1.26亿组数据，免费查、免费专利分析。
分析报告
专利汇分析报告产品可以对行业情报数据进行梳理分析，涉及维度包括行业专利基本状况分析、地域分析、技术分析、发明人分析、申请人分析、专利权人分析、失效分析、核心专利分析、法律分析、研发重点分析、企业专利处境分析、技术处境分析、专利寿命分析、企业定位分析、引证分析等超过60个分析角度，系统通过AI智能系统对图表进行解读，只需1分钟，一键生成行业专利分析报告。
QQ群二维码
意见反馈
意见反馈