1.一种室内导盲机器人在动态环境下的路径规划方法，其特征在于它包括以下步骤：(1)生成导盲机器人工作地点所在环境的栅格地图，并对该地图中的障碍物进行膨胀处理，通过调节inflation_radius障碍物膨胀参数，使最佳路径尽可能远离每侧的障碍物，因此机器人可以在障碍物中间移动；

(2)给定导盲机器人需要到达的目标点，导盲机器人将目标点确定在栅格地图相应的位置上，并根据当前的位置、需要到达的目标点以及提前采集好的栅格地图，利用静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法，简称A*算法，规划出一条全局路线，使导盲机器人之后的行动始终围绕这条路径进行，此路径是基于事先扫描的静态地图的；

(3)若此时室内摆放的东西位置发生了变化，即障碍物与静态地图上的不同，则导盲机器人要根据障碍物出现的位置进行局部路径规划对障碍物进行躲避；

(4)导盲机器人按照规划路径向目标点移动，当导盲机器人检测到前方有障碍物时，机器人先减速并对障碍物的大小和周围环境进行估计，并向比较容易躲避的方向偏转，然后利用人工势场法将导盲机器人的路径重新规划到躲开障碍物的地方，并可以根据激光雷达反馈的数据得知障碍物后方的具体情况；

(5)当导盲机器人成功的检测到了障碍物后面的实际情况后，根据步骤(1)规划出的全局路径和导盲机器人当前的位置及姿态，在它能够看到障碍物后方的全局路线上寻找一个合适的点作为局部目标点，使导盲机器人能够再次行驶到全局路线上来；同时利用随机路径图法规划导盲机器人当前位置到局部目标点之间的路径。

2.根据权利要求1所述一种室内导盲机器人在动态环境下的路径规划方法，其特征在于所述步骤(4)中利用人工势场法将导盲机器人的路径重新规划的方法为：①当碰到障碍物时，则会根据引力函数和斥力函数求二者的合力，其中，

引力函数为：Fatt(X)＝k(XG-XR)

斥力函数为：

其合力为：

式中，k表示引力增益，ηX表示斥力增益系数，ρ(XR,Xi)表示障碍物到导盲机器人的距离，ρ(XR,XG)表示导盲机器人到全局目标点的距离，ρ0表示障碍物可以影响到导盲机器人的最大距离，XR表示机器人当前的坐标，Xi表示障碍物的当前坐标，XG代表全局目标点的坐标；

②根据合力结果，进行基于人工势场法的局部路径规划：

将机器人的运动环境抽象成一个人造引力场内运动，假定环境中的目标点与机器人之间生有“吸引力”，障碍物与机器人有“排斥力”，由二力的合力控制机器人运动，以此规划出一条平滑安全的路径。

3.根据权利要求1所述一种室内导盲机器人在动态环境下的路径规划方法，其特征在于所述步骤(5)中选择局部目标点的方法为：①假设步骤(4)中导盲机器人躲开障碍物的地方即为b点，局部目标点记为c点，则由b点做一条与障碍物相切的延长线，取该延长线与全局路径的交点，即为c点；

②如果c点上有障碍物或者c点在膨胀距离范围内，则此时放弃c点，再次利用人工势场法找到另一个可以躲开障碍物的地点d点，并步骤用①同样的方法去选取e点作为新的局部目标点，利用随机路图法进行规划。

4.根据权利要求3所述一种室内导盲机器人在动态环境下的路径规划方法，其特征在于所述步骤(5)的步骤②中随机路图法的规划步骤由以下几步构成：

1)随机路图法首先需要构建路线图，即在构型空间中随机的选择点v，如果v不属于障碍物上的点，将v加入到图结点集合V中；

2)将v与集合V中的其他点v′进行连接，如果能够连接，则将这条边(v,v′)加入到对应的路线子图N中，路线子图N为单条路线的集合，否则将v加入到一个新的路线子图；

3)如此重复进行以上两个步骤，当采样点能够连接多个子图时，则这些子图会被合成为一个新的子图，由此最终得到路线图；

4)将起点和终点加入到路线图中，利用路线图搜索出一条路径，作为局部路径。