1.一种基于圆形有用域的智能叉车局部避障路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1：依据导航型激光扫描传感器建立环境全局坐标系；利用测距型激光扫描传感器探测周围环境信息；

步骤S2：对所获得的传感器数据进行分析处理，针对有用域内的所有数据点提取出其中的所有特征点；

步骤S3：从所得特征点中选取合适点作为小目标点，以及B样条曲线控制点；

步骤S4：生成B样条曲线路径，并执行；

步骤S5：直至到达最终目标点，否则依次重复步骤S1至S4。

2.根据权利要求1所述的基于圆形有用域的智能叉车局部避障路径规划方法，其特征在于，所述步骤S1中具体包括如下操作：在智能叉车工作环境中不对称地粘贴反光标贴，利用导航型激光扫描传感器扫描环境建立笛卡尔全局坐标系，之后以导航型激光扫描传感器获得的当前全局位置信息和车身尺寸参数以及各传感器之间的位置关系，推算出各传感器当前位置点的全局坐标，再将测距型激光扫描传感器所获得的周围物体相对坐标转换成全局坐标。

3.根据权利要求1或2所述的基于圆形有用域的智能叉车局部避障路径规划方法，其特征在于，所述导航型激光扫描传感器安装在叉车顶端中间位置，且到四个轮子的距离相等；

传感器坐标轴横轴正向为叉车前进方向，待建立全局坐标系后，此方向与全局坐标系横轴正向的夹角即为车身方向角；而所述测距型激光扫描传感器安装在叉车前头中间位置，扫描范围根据需要而定，一般设置为0度到180度，所得极坐标数据结果需要结合所设置的传感器角度分辨率及各数据的获得顺序进行转换。

4.根据权利要求1所述的基于圆形有用域的智能叉车局部避障路径规划方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：首先，以叉车当前位置为圆心，当前位置到最终目标点之间的距离为半径做圆，保留测距型激光扫描传感器所获得的在圆内的数据点为有用数据，其余剔除；将获得的有用域内第一个数据点标记为特征点，以这个特征点为基础，选出连续的数个点，过第一个点和最后一个点做直线，判断中间其余点到该直线的距离是否小于设定的某阈值，如果是，则在已选出点的基础上按顺序添加一个点后重复上述步骤，直到出现有一点大于该阈值时，将此次加入的点标为特征点，再以此特征点为基础开始新的循环，直到所有数据分析处理完为止。

5.根据权利要求1或4所述的基于圆形有用域的智能叉车局部避障路径规划方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：从步骤S2所获得的所有特征点中，选出距离当前位置点与最终目标点连线的距离小于某阈值的所有合要求特征点；然后逐个以这些特征点为圆心，大于半个车宽的某一长度值为半径作圆，再过当前位置点分别作该圆的切线，每个圆可获得两个切点；然后分别以所获得的切点为圆心，大于半个车宽的某一长度值为半径作圆，再判断圆中是否存在较多原始数据点，若是则剔除该切点，否则保留该切点。

6.根据权利要求1或4或5所述的基于圆形有用域的智能叉车局部避障路径规划方法，其特征在于，从剩余切点中选出距离当前位置点最近的点为小目标点，并设为B样条曲线的倒数第一个控制点，在该切点切线方向上距离小目标点很近且靠近起始点一侧选取一点作为倒数第二个控制点；同时将叉车当前位置点作为第一个控制点，即路径起始点；在叉车当前前进方向上选取一个相距起始点很近的点作为第二个控制点；最后，选取第二个控制点与倒数第二个控制点间的中间点为新的一个控制点，或者根据需要选择此两点间的其他点作为新控制点。

7.根据权利要求1所述的基于圆形有用域的智能叉车局部避障路径规划方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：利用步骤S3所获得的控制点，结合B样条曲线生成方式实现局部路径规矩，并将结果传给路径跟踪算法执行，且B样条曲线选择4阶次形式。

8.根据权利要求1、5、6、7中任一项所述的基于圆形有用域的智能叉车局部避障路径规划方法，其特征在于，所述控制点的选取总数必须大于所选B样条曲线的阶次；通过所选定的B样条曲线阶次计算相应的基函数，再结合选定的控制点以及B样条曲线的表达式，即可获得所规划路径的各段样条曲线的函数。

9.根据权利要求1所述的基于圆形有用域的智能叉车局部避障路径规划方法，其特征在于，所述步骤S5具体包括：当能够直达最终目标点，即已经绕过障碍物但还没到达最终目标点时，直接以最终目标点替代上述步骤中的小目标点，重复步骤S3和S4到达最终目标点，并且位姿符合要求为止；否则重复上述步骤S2、S3和S4。