1.一种智能车控制方法，其特征在于，智能车包含前后两组车轮，每组的两个车轮之间安装有可调节轮距的伸缩杆；所述方法包括：读取车辆的目标位置信息、当前车辆位置信息和姿态数据，通过计算位置偏移量和数据融合确定当前的车辆偏移方位角；

通过车载相机扫描路况，将当前所述车辆偏移方位角对应的路况信息与车轮机械状态进行匹配计算；所述智能车包含至少三种车轮机械状态；当前后两组车轮的轮距调整至预设最大范围值时，车体等效为四轮车机械结构；当前轮的左右轮距值小于预设最低范围值时，左右轮等效为一个等效前轮，车体等效为三轮车机械结构；当前轮和后轮的左右轮距值都小于预设最低范围值时，两组左右轮分别等效为一个等效前车轮和一个等效后轮，车体等效为两轮车机械结构；

响应于当前车轮机械结构下的车体姿态无法通过所述车辆偏移方位角对应的障碍路段时，根据匹配计算结果确定目标车轮机械结构，并控制伸缩杆对车体轮距进行调节；当车辆为四轮车机械结构时，车辆通过控制舵机变换车辆偏移方位角，并按照规划路径行进；当车辆为三轮车机械结构时，通过双层串级差速控制逻辑改变后组左右轮的差速大小，实时切换车辆偏移方位角；当车辆为两轮车机械结构时，通过三层串级差速控制逻辑改变等效前轮和等效后轮的差速大小，实时切换车辆偏移方位角；

基于目标车轮机械结构下的车辆控制策略更新车辆位置信息和姿态数据，在通过障碍路段后重新恢复至原始车轮机械结构继续前进。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过计算位置偏移量和数据融合确定当前的车辆偏移方位角，包括：获取陀螺仪、加速度计和地磁计的数据信息，通过建立东北天坐标系进行椭球拟合，将地磁计数据从椭圆差值转换为球体，获得地磁计、加速度计和陀螺仪的三轴数据偏移量；

根据所述三轴数据偏移量和实时获取的地磁计数据进行融合纠偏，获得实时车辆方位角；

根据车辆方位角、目标位置和行驶路径确定车辆的所述车辆偏移方位角，并控制车辆向所述车辆偏移方位角行进。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述三轴数据偏移量和实时获取的地磁计数据进行融合纠偏，获得实时车辆方位角，包括：根据所述三轴数据偏移量计算四元数信息，并根据历史姿态数据建立卡尔曼滤波器协方差矩阵；

将地磁计数据融合至四元数中更新地磁计漂移，得到融合转换矩阵；

对所述融合转换矩阵进行扩展卡尔曼滤波计算，获得更新后的车辆方位角。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将当前所述车辆偏移方位角对应的路况信息与车轮机械状态进行匹配计算，包括：对当前路况进行分析，确定道路及障碍信息正常通行时的理想车体结构尺寸，并与当前车轮机械状态进行比较；

当理想车体结构尺寸大于当前车轮机械状态的结构尺寸时，不变换车体结构；当理想车体结构尺寸介于两轮车结构尺寸和四轮车机械结构尺寸之间时，根据各种车体机械结构尺寸匹配出目标车轮机械结构；其中，车体变换的四轮车、三轮车和两轮车机械结构尺寸依次减小。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，当理想车体结构尺寸小于两轮车结构尺寸时，指示车体无法通过变换结构通过所述车辆偏移方位角对应的障碍路段，根据当前车辆位置信息和目标位置信息重新规划行进路线，绕开障碍路段。

6.一种智能车控制装置，用于权利要求1‑5任一所述的智能车控制方法，其特征在于，智能车包含前后两组车轮，每组的两个车轮之间安装有可调节轮距的伸缩杆；所述装置包括：方位确定模块，用于读取车辆的目标位置信息、当前车辆位置信息和姿态数据，通过计算位置偏移量和数据融合确定当前的车辆偏移方位角；

计算模块，用于通过车载相机扫描路况，将当前所述车辆偏移方位角对应的路况信息与车轮机械状态进行匹配计算；其中，不同车轮机械状态对应不同的车体轮距，且不同轮距下的等效车轮数量各不相同；

结构确定模块，用于响应于当前车轮机械结构下的车体姿态无法通过所述车辆偏移方位角对应的障碍路段时，根据匹配计算结果确定目标车轮机械结构，并控制伸缩杆对车体轮距进行调节；

控制恢复模块，用于基于目标车轮机械结构下的车辆控制策略更新车辆位置信息和姿态数据，在通过障碍路段后重新恢复至原始车轮机械结构继续前进。

7.一种智能车，其特征在于，所述智能车包含前后两组车轮，每组的两个车轮之间安装有可调节轮距的伸缩杆，所述智能车设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至5任一所述的智能车控制方法。

8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如权利要求1至5任一所述的智能车控制方法。