1.一种针对栅格图模型下的移动机器人路径优化方法，设定已知真实环境栅格化建模后的0‑1矩阵M，以及算法初步给出的最短路径的节点列表𝐿 =[(0,0),(,𝑥 ‑1. ,,𝑦 ‑1.),(,𝑥 ‑2. ,,𝑦 ‑2.),…(,𝑥 ‑𝑛 . ,,𝑦 ‑𝑛 .)]，其中，每个元素(,𝑥 ‑I ,,𝑦 ‑j)代表坐标第i列第j行的节点，并定义路径节点列表中所有发生转折的节点成为转折点，所有与障碍物“擦肩而过”的节点称为临界点，考虑到这两种节点中的一部分将构成最终优化路径的转折点，将这两种转折点与临界点统称为奇异点，其特征在于包括以下步骤：S1、找到路径节点列表中的所有奇异点，存入并输出列表L1；

S2、令i=0；

S3、并判断i≤len(L1)‑2(其中len(L1)为列表L1的长度)，若满足则执行S4，否则执行S9；

S4、依次从L1中取出位置为i、i+1、i+2的三个节点信息并设为a、b、c；

S5、判断b是否为临界点，若是，则令i = i+1，并执行S2，否则执行S6；

S6、调用优化函数opt_fun()，并将返回结果存于result变量中，执行S7；

S7、判断result是否为空，若是，执行S7.1；若否，则执行S8；

S7.1、此时，代表a、c节点可以直接相连，删除节点b，并令i = i‑1，执行S3；

S8、若为否，则代表a、c无法直接相连，需要添加中间节点result，即在a、b之间插入新节点result，并令i = i+1，执行S3；

S9、输出L1，即为优化后的最短路径节点信息；

其中，优化函数opt_fun()的主要步骤如下：S1、调用is_accross_barrier(a,c)函数判断a、c两个节点是否能直接连接，并将结果存入re中，执行S2；

S2、是否re[0]=True，若是，执行S3；否则执行S4；

S3、返回值None，退出子程序；

S4、调用deep_opt(a,b,c)进行优化，并将结果存于pot中；执行S5；

S5、返回值pot，退出子程序。

2.根据权利要求1所述的一种针对栅格图模型下的移动机器人路径优化方法，其特征在于：

所述is_accross_barrier(a,c)函数判断a、c两点之间是否能直接连接的方法如下：借助分治算法的思想，通过逐个优化处理局部线段，最终将所有的局部优化结果进行组合，从而构成整体的优化最终效果；

整体优化问题转化为局部的优化问题，经过一定分析可得，局部的待处理情况主要分为可直接连接与不可直接连接两种，具体方法是，连接S与T，设为线段Q，则通过微元法从Q上，以S为起点，以T为终点，选取N个等间距点，先依据其坐标判定其所处的栅格的坐标，检查该栅格是否存在障碍物，若所有等间距点所处的栅格皆为非障碍物栅格，则意味着两点可以直接连接，反之，则不能直接连接。

3.根据权利要求1所述的一种针对栅格图模型下的移动机器人路径优化方法，其特征在于：

所述deep_opt(a,b,c)函数寻找a、c两点之间中介节点的方法如下：先连接S与T，依据公式 在ST上找到M＇，连接MM＇，以M为起点，以M＇为终点，选取若干等间距点M‑1 ,,M2.  ,M3  ,… ,Mn，逐一取出，并判断S‑Mi–T是否可以直接连接，若可以直接连接，则继续判断S‑Mi+1–T，否则，当存在某一条边不能直接连接时，先找到阻隔的障碍物栅格的位置，判断其4个顶点分别与线段SMi+1与线段Mi+1 T的距离，找到距离最小的那个顶点，如图7中，顶点P为距离最小的顶点，因此，顶点P为中介节点。