1.一种基于改进天牛须算法的多机器人路径规划方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：

步骤1：以任一机器人为一个节点，设定节点个数为m、插值点个数为c，以任一节点的横坐标x和纵坐标y为粒子维度(x，y)；设定迭代计数值t＝0、最大迭代次数MaxIt；

步骤2：初始化步长变化上限stepmax和步长变化下限stepmin、搜索半径dl；

步骤3：计算当前节点的适应度值f；

步骤4：若t＜MaxIt，则继续下一步，否则结束路径规划，输出当前适应度值；

步骤5：将任一下一个节点的坐标位置赋值到(x，y)，生成天牛朝向，得到天牛须的两个坐标为 及 将所述两个坐标带入

到基于x和y的差值公式，计算新的适应度值f’，将f’与f进行比较，保留两者中较小的值并更新对应的节点坐标，记适应度值为f，其中， 为调优后的常量，xo和yo为生成天牛须的另一点的横坐标和纵坐标；

步骤6：t＝t+1，返回步骤4。

2.根据权利要求1所述的一种基于改进天牛须算法的多机器人路径规划方法，其特征在于：所述步骤3中，适应度值f＝f+mean(v)，其中，k∈[1，nobs]，xx和yy分别为插值点的横坐标和纵坐标，xobs和yobs分别为障碍物的横坐标和纵坐标，robs为障碍物的半径，xobs、yobs和robs分别为一行nobs列的矩阵，mean(v)为所述矩阵的平均值。

3.根据权利要求2所述的一种基于改进天牛须算法的多机器人路径规划方法，其特征在于：所述插值点坐标由节点坐标以及端点确定，采用三次样条插值函数生成类曲线，为规划路径。

4.根据权利要求3所述的一种基于改进天牛须算法的多机器人路径规划方法，其特征在于：所述插值点坐标由以下步骤求得：步骤3.1：令(xi，yi)为节点坐标，节点为n个；

步骤3.2：插值Si(xi)＝yi，根据连续性，有Si(xi+1)＝yi+1，其中，i＝0，1，...，n‑1；

步骤3.3：由微分连续性，S′i(xi+1)＝S′i+1(xi+1)，S″i(xi+1)＝S″i+1(xi+1)，其中，i＝0，

1，...，n‑2；

2 3

步骤3.4：得到样条曲线Si(xi)＝ai+bi(x‑xi)+ci(x‑xi) +di(x‑xi) ，则有S′i(x)＝bi+2ci2

(x‑xi)+3di(x‑xi) ，S″i(x)＝2ci+6di(x‑xi)，其中，ai、bi、ci、di为四个常量；

步骤3.5：令步长hi＝xi+1‑xi，由步骤3.2得到ai＝yi，由步骤3.3得到

2

S′i+1(xi+1)＝bi+1+2ci(xi+1‑xi+1)+3di(xi+1‑xi+1) ＝bi+1，

2ci+6hidi‑2ci+1＝0；

步骤3.6：令mi＝S″i(xi)＝2ci，则由步骤3.5得步骤3.7：令S″＝0，则m0＝0，mn＝0，则联立得到方程组步骤3.8：求得yi的值，进而得到对应的坐标(xi，yi)，i＝0，1，…，n‑1。

5.根据权利要求2所述的一种基于改进天牛须算法的多机器人路径规划方法，其特征在于：若适应度值f≠0，则该路径与障碍物没有发生碰撞，否则发生了碰撞。

6.根据权利要求1所述的一种基于改进天牛须算法的多机器人路径规划方法，其特征在于：所述步骤5中，天牛朝向为在半径为1的圆上找一个点(xo，yo)，将点(xo，yo)的坐标乘以 得到