1.一种排爆子母机器人协作探测系统，其特征在于，包括母机器人和3个子机器人，子机器人由母机器人携带，协作步骤如下：S1，母机器人进入排爆区，探测环境中TNT分子浓度，确定前进方向；

S2，母机器人采集环境的图像信息构建三维地图；

S3，判断是否释放子机器人；

在步骤S3中，具体步骤为：

S3.1，母机器人对环境的彩色图像利用surf算法进行环境特征提取；

S3.2，将步骤S3.1中的特征点与数据库中特征点进行匹配得到特征点的平均通过权值k；

采用深度学习的方式将当前环境的特征点与数据库中特征点与特征点描述子进行数据匹配；

并且在数据库中，以集合的形式进行特征点的表示，某个特征点索引为Xi，Xi与其特征点描述子aij进行链接，同时与其训练得到的平均权值K进行相应链接；

S3.3，将平均通过权值k与设定权值P比较，若k＜p，则进行步骤S4‑S9；若k≥p，则母机器人继续前进工作并重复步骤S1‑S3，直至排爆任务结束；

S4，确定子机器人的释放个数；

按照母机器人当前所处位置，子机器人可通过区域判断应释放子机器人个数，并按照/个的标准进行子机器人的释放；

S5，被释放的子机器人在前进过程中实时检测所在位置的TNT分子浓度，并进行记录；

S6，被释放的子机器人，利用视觉传感器进行环境图像信息采集，得到环境点云数据，经过时间T后通过无线网络反馈给母机器人；

S7，母机器人根据子机器人得到的环境点云数据，构建全局环境三维地图，并将环境中TNT分子浓度以及子机器人实时位置在全局环境三维地图上进行标记；

S8，母机器人对子机器人进行任务调整；

S9，每经过时间T，母机器人重复步骤S8对子机器人任务进行调整，直至排爆任务结束。

2.根据权利要求1所述的排爆子母机器人协作探测系统，其特征在于，在步骤S2中，具体步骤为：S2.1，母机器人通过深度相机采集环境的彩色图像和深度图像得到环境点云数据；

S2.2，母机器人通过激光雷达获得环境点云数据；

S2.3，母机器人将步骤S2.1的环境点云数据和步骤S2.2的环境点云数据融合得到环境的三维地图。

3.根据权利要求1所述的排爆子母机器人协作探测系统，其特征在于，在步骤S3.1中，具体步骤为：

S3.1.1，对彩色图像进行高斯滤波，得到预处理图像，表示为：S3.1.2，构建图像尺度空间，进行特征点提取和特征点描述子的生成；

所述图像尺度空间由O组S层组成，并且在构建的图像尺度空间中，对每一个像素点P与其周围的26个像素点进行比较，定位特征点，并确保在图像尺度空间和二维图像空间中都能检测到极值点；

S3.1.3，确定特征点的方向；

采集该特征点所在的图像尺度空间内像素的梯度和方向分布特征，使用统计图统计该特征点邻域内像素的梯度和方向，保留峰值80％的方向作为该特征点的辅方向；

S3.1.4，为每一个特征点建立一个描述子；

所述描述子为描述特征点特征的向量；

S3.1.4.1，确定计算描述子所需的图像区域半径为：其中，σ为尺度空间坐标； 是计算描述子所需的窗口边长，即可得实际计算的图像区域半径为r；d表示将关键点附近的邻域划分为d*d个子区域；

S3.1.4.2，得到描述子；

对特征点八个方向的梯度进行差值累加计算并归一化处理，得到最终的特征向量为：L＝(l1,l2,l3,…,l8)；

hj是得到的描述子向量，其中j＝1,2,3…128，li为最终的特征向量。

4.根据权利要求1所述的排爆子母机器人协作探测系统，其特征在于，在步骤S8中，具体步骤为：

S8.1，根据各子机器人反馈的浓度变化情况，确定需调整任务的子机器人；

针对浓度递减或不变的子机器人进行任务调整，对于探测时间延长TNT浓度随之增加的子机器人不做调整，继续按照初始任务计划进行环境探测；

S8.2，母机器人重新划分未探测的环境并广播给所有子机器人；

母机器人将未探测的环境划分为x块，x为需要进行任务调整的子机器人个数，且被划分的未探测的环境不包括原本划分给现在不需要做任务调整的子机器人的部分，并将当前全局环境三维地图以及x块环境探测任务通过广播发送给所有正在工作的子机器人；

S8.3，不需要做任务调整的子机器人接收到广播信息之后，更新内部存储地图，继续按照上次分配任务前进；

S8.4，当需要进行任务调整的子机器人接收到母机器人广播信息之后，子机器人依次针对划分的任务进行竞争。

5.根据权利要求4所述的排爆子母机器人协作探测系统，其特征在于，在步骤S8.4中，具体步骤为：

S8.4.1，子机器人基于路程和时间分别计算自身完成该任务的成本；

S8.4.2，计算各子机器人完成任务的总效益；

S8.4.3，选择完成该任务效益最高的子机器人与该任务配对；

S8.4.4，母机器人对配对结果进行审核；

子机器人与任务配对结束后，将配对结果反馈给母机器人，母机器人面向全局对所有子机器人配对方案进行最终决策，若各子机器人之间和各子机器人配对的任务之间没有路线、时间冲突，则确认子机器人任务调整规划，并将确认信息广播发送给子机器人，子机器人按照任务配对情况去完成相应任务。