1.一种移动机器人非结构化环境下的人机协作式路径规划方法，其特征在于，其包括以下步骤：

S1、操纵员引导路径规划器，具体包括以下子步骤：S11、操纵员基于B样条曲线对路径进行规划；

S12、操纵员通过操纵手柄对路径进行修改：S2、机器人自主路径规划器：机器人根据传感器提供的环境信息，进行基于势场的局部路径规划；

S3、对步骤S1得到的操纵员规划的路径以及步骤S2得到的机器人自主规划的路径进行混合滤波，将操纵员修改的路径与机器人自主规划的路径进行合成，该步骤具体包括以下子步骤：

S31、将机器人自主移动和操纵员的控制信号融合并生成机器人的行驶路径，即：S32、通过式(2)的混合项实现二者的融合：其中，I2n表示单位矩阵， 表示J的广义逆矩阵，如式(3)所示，γ(x(t),s(t))为路径点的位置， 为路径的切矢量， 为路径的曲率；

S4、触觉反馈：将规划路径与机器人实际行驶的路径位置偏差与速度偏差以力/触觉的形式反馈至操纵员的手柄处。

2.根据权利要求1所述的移动机器人非结构化环境下的人机协作式路径规划方法，其特征在于，B样条曲线是B样条基函数的线性组合，其曲线表达式为：2

γS(x)＝{γ(x,s)∈R|s∈S}     (4)其中， 表示控制点向量，s表示B样条曲线节点，集合S表示节点向量。

3.根据权利要求2所述的移动机器人非结构化环境下的人机协作式路径规划方法，其特征在于，步骤S12具体包括以下步骤：S121、建立操纵手柄的构型向量，公式为：其中，q表示操纵手柄的构型向量，M(q)表示惯性矩阵， 表示科氏和离心项，τ表示反馈至触觉手柄的力，τh表示操纵者给手柄的力；

S122、将操纵手柄的构型向量映射至路径控制点向量：其中， 表示对应于期望路径γS(xh)的控制点向量，通过映射矩阵Q(xh)进行在线修改，K表示正增益的对角矩阵；

其中，映射矩阵Q(xh)决包括旋转、平移以及按比例扩大缩小三类变换，三类变换对应的矩阵分别为：

Q1(xh)＝I2n    (7)其中，Q1表示平移变换，I2n表示2n×2n的单位矩阵，Q2表示按比例扩大或者缩小变换，In表示n×n的单位矩阵， 表示克罗内克积运算， 表示变换的基准点，Q3表示旋转变换，diag(·)表示对角分块矩阵；

S123、操纵员端输出最终的路径控制信号：其中，kh为大于0的系数，其大小根据经验值获得。

4.根据权利要求1所述的移动机器人非结构化环境下的人机协作式路径规划方法，其特征在于，步骤S2中机器人自主路径规划路径需要满足硬约束和软约束，机器人自主路径规划器输出的控制信号表示为：其中，每一项约束都均能够通过不同的势能函数实现：首先，式(11)中Ua，o是为了保证所规划路径无障碍物，其具体表达式为：其中， 表示的是伪逆矩阵，o表示的是障碍物位置， 表示的是针对障碍物的斥力势场函数， 表示障碍物的影响范围外， 表示到达障碍物的边缘，其表达式为：其次，式(11)中Ua，R是为了保证所规划路径可行，即路径曲线无奇点，其表达式为：其中， 表示可以使路径奇异的控制点，Si表示该控制点所对应节点的集合，针对奇异控制点设计的势场函数 在[0,RR]上是单调的，其表达式如下：最后，式(11)中Ua，I是为了实现软约束中保证移动机器人有效地执行所规划路径，并且所规划的路径尽可能地靠近兴趣点，其具体表达式为：其中， 表示集合γS (x)中 距离兴趣点r最近的点 ，其表达式 为：表示的是针对目标点设置的引力势场函数，因为此项作为软约束，优先权低于硬约束，所以势场函数存在上界UI，该函数在[0,RI]上严格单调，表达式如下：