1.一种机器人行走参数优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：根据机器人的多个行走参数对应的数值范围生成行走参数数组集合，所述行走参数数组集合包括多个行走参数数组，所述行走参数数组包括各行走参数从所述行走参数对应的数值范围内随机确定的数值；

计算各行走参数数组在不同行走模式下的适应度以及各行走参数数组在不同行走模式下的平均适应度；

根据所述各行走参数数组在不同行走模式下的适应度，在行走参数数组集合中进行选择，并生成优选行走参数数组集合；

在所述优选行走参数数组集合中进行交叉，并生成交叉行走参数数组集合；

在所述交叉行走参数数组集合中进行变异，并生成新一代行走参数数组集合；

计算新一代行走参数数组集合中各行走参数数组在不同行走模式下的适应度以及新一代行走参数数组集合中各行走参数数组在不同行走模式下的平均适应度；

当判断新一代各行走参数数组与上一代各行走参数数组在各行走模式下的平均适应度的差的平方和大于等于预设值时，则进入所述根据所述各行走参数数组在不同行走模式下的适应度，通过锦标赛选择，生成优选行走参数数组集合的步骤；

当判断新一代各行走参数数组与上一代各行走参数数组在各行走模式下的平均适应度的差的平方和小于预设值时，则根据该新一代行走参数数组集合中各行走参数数组在不同行走模式下的适应度，确定最优行走参数数组。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机器人行走参数至少包括步频δ*、前进时最大步长maxStep*、脚离地面最大高度 移动脚所花费的时间fm。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算各行走参数数组在不同行走模式下的适应度的步骤具体包括：根据各行走参数数组在RoboCup仿真3D环境中建立机器人仿真模型；

对所述机器人仿真模型进行不同行走模式下的模拟行走测试；

根据行走测试数据，计算出所述行走参数数组在不同行走模式下的适应度。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述行走参数数组在不同行走模式下的适应度包括：各行走参数数组直线行走测试的适应度fa；

各行走参数数组变换方向稳定性测试的适应度fb；以及

各行走参数数组行走急停测试的适应度fc。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各行走参数数组在不同行走模式下的适应度，在行走参数数组集合中进行选择，并生成优选行走参数数组集合的一种选择方案为：根据所述各行走参数数组在不同行走模式下的适应度，在行走参数数组集合中进行锦标赛选择，并生成优选行走参数数组集合，所述根据所述各行走参数数组在不同行走模式下的适应度，在行走参数数组集合中进行锦标赛选择，并生成优选行走参数数组集合的步骤具体包括：根据各行走参数数组在不同行走模式下的适应度计算出各行走参数数组的非支配序nrank和拥挤度nd；

随机在行走参数数组集合中选择至少两个行走参数数组，且每次所选择的行走参数数组的数量相同；

根据所选择的行走参数数组的非支配序nrank和拥挤度nd，选择其中最优的行走参数数组，并将所述最优的行走参数数组计入到优选行走参数数组集合中；

当判断生成的优选行走参数数组集合中含有的行走参数数组的数量不满足预设的条件时，则重复上述步骤；

当判断生成的优选行走参数数组集合中含有的行走参数数组的数量满足预设的条件时，生成优选行走参数数组集合。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所选择的行走参数数组的非支配序nrank和拥挤度nd，选择其中最优的行走参数数组的步骤具体包括：判断所选择的各行走参数数组的非支配序nrank数值的大小；

当判断出非支配序nrank数值最小的行走参数数组数量为1时，选择所述非支配序nrank数值最大的行走参数数组记为最优的行走参数数组；

当判断出非支配序nrank数值最小的行走参数数组数量不为1时，判断所述非支配序nrank数值最小的各行走参数数组的拥挤度nd的大小；

当判断所述各行走参数数组的拥挤度nd数值最大的行走参数数组数量为1时，选择所述拥挤度nd数值最大的行走参数数组记为最优的行走参数数组；

当判断所述各行走参数数组的拥挤度nd数值最大的行走参数数组数量不为1时，随机在所述拥挤度nd数值最大的行走参数数组中选择一个行走参数数组记为最优的行走参数数组。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述优选行走参数数组集合中进行交叉，并生成交叉行走参数数组集合一种交叉方案为：所述在所述优选行走参数数组集合中模拟二进制交叉，并生成交叉行走参数数组集合，所述在所述优选行走参数数组集合中模拟二进制交叉，并生成交叉行走参数数组集合的步骤具体包括：随机在所述优选行走参数数组集合中选择两个行走参数数组，并随机生成模拟二进制交叉因子β，β∈(0，1)；

根据所选择的两个行走参数数组以及交叉因子β生成两个新的行走参数数组，并加入到交叉行走参数数组集合中，所述生成的两个新的行走参数数组在各行走参数的数值上与选择的两个行走参数数组在相应行走参数的数值上以及β之间存在着确定的关系式；

当判断生成的交叉行走参数数组集合中含有的行走参数数组的数量不满足预设的条件时，则重复上述步骤；

当判断生成的交叉行走参数数组集合中含有的行走参数数组的数量满足预设的条件时，生成交叉行走参数数组集合。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述交叉行走参数数组集合中进行变异，并生成新一代行走参数数组集合的一种变异方案为：在所述交叉行走参数数组集合中模拟二进制变异，并生成新一代行走参数数组集合，所述在所述交叉行走参数数组集合中模拟二进制变异，并生成新一代行走参数数组集合的步骤具体包括：随机从所述交叉行走参数数组集合中选择一个尚未进行变异判定的行走参数数组；

以预设的变异概率μ，μ∈(0，1)，对所选择的尚未进行变异判定的行走参数数组进行变异判定，判断所选择的尚未进行变异判定的行走参数数组是否会发生变异：当判定某一行走参数数组不发生变异时，将该行走参数数组加入到新一代行走参数数组集合中；

当判定某一行走参数数组发生变异时，随机改变该行走参数数组中的每一个行走参数的数值，生成变异行走参数数组，并将生成的变异行走参数数组加入到新一代行走参数数组集合中；

当判断所述交叉行走参数数组集合中存在着尚未进行变异判定的行走参数数组时，重复上述步骤；

当判断所述交叉行走参数数组集合中的每一个行走参数数组都进行过变异判定时，生成新一代行走参数数组集合。

9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1至8中任一项权利要求所述机器人行走参数优化方法的步骤。

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计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行权利要求1至8中任一项权利要求所述机器人行走参数优化方法的步骤。