1.一种基于地形重构的车辆轨迹导航规划方法，其特征在于，所述方法包括：获取车辆待通行区域的DEM数据，并对所述DEM数据进行数据处理，得到地面高程数据与地表属性数据；

根据三维栅格地图，对所述地面高程数据与所述地表属性数据进行数据重构，得到栅格重构数据；并根据所述栅格重构数据，确定出允许车辆通行的可通行域数据；

基于Pearson相关系数法，对所述栅格重构数据中的特征因子与风险特征进行相关性提取，得到有关栅格重构数据的风险特征矩阵；

根据所述风险特征矩阵与所述可通行域数据，对所述车辆待通行区域进行有关地面势场模型的路径规划，得到最佳行驶路径；

对所述最佳行驶路径中的路径节点进行对应车速规划，得到每个路径节点的节点参考速度；通过所述最佳行驶路径以及所述节点参考速度，以进行对越野车辆的导航规划。

2.根据权利要求1所述的一种基于地形重构的车辆轨迹导航规划方法，其特征在于，获取车辆待通行区域的DEM数据，并对所述DEM数据进行数据处理，得到地面高程数据与地表属性数据，具体包括：通过开源数据集，获取所述车辆待通行区域的DEM数据以及对应的区域遥感影像；其中，所述DEM数据的精度应高于12.5m级精度；

对所述DEM数据进行均一化的数据采点，得到有关地面起伏的地面高程数据；

根据Arcgis中ROI采集分类功能，将所述区域遥感影像进行有关地表属性的土地分类，确定出所述地表属性数据；其中，所述地表属性至少包括：硬质路面、无植被土壤、草地、沙地、森林、灌木、沼泽以及湖泊。

3.根据权利要求1所述的一种基于地形重构的车辆轨迹导航规划方法，其特征在于，根据三维栅格地图，对所述地面高程数据与所述地表属性数据进行数据重构，得到栅格重构数据，具体包括：获取所述车辆待通行区域的三维栅格地图；

根据所述三维栅格地图中的分辨率栅格，对所述地面高程数据进行数据的矩阵重构，得到有关所述地面高程数据的高程矩阵；其中，所述高程矩阵由所述地面高程数据中点的三维坐标信息构成；

根据所述高程矩阵中相邻高程点的高程值以及所述分辨率栅格，对相邻栅格进行差值计算，得到相邻栅格高程差数据；

根据所述三维栅格地图中的分辨率栅格，将所述地表属性数据进行数据的对应重构，得到地表栅格数据；

其中，所述栅格重构数据包括：所述相邻栅格高程差数据以及所述地表栅格数据。

4.根据权利要求3所述的一种基于地形重构的车辆轨迹导航规划方法，其特征在于，根据所述栅格重构数据，确定出允许车辆通行的可通行域数据，具体包括：根据所述栅格重构数据中的相邻栅格高程差数据，确定出所述三维栅格地图中相邻栅格区域的相邻栅格坡度值；并将所述相邻栅格坡度值中小于30°的相邻栅格区域，确定为基于相邻栅格高程差数据的高程可通行栅格数据；

对所述地表属性数据进行数据分类，得到可通行区域数据与不可通行区域数据；

根据所述可通行区域数据与不可通行区域数据，对所述栅格重构数据中的地表栅格数据进行对应标注，分别确定出地表可通行域数据与地表不可通行域数据；

通过所述地表不可通行域数据，对所述高程可通行栅格数据进行对应数据的剔除处理，得到允许车辆通行的可通行域数据。

5.根据权利要求1所述的一种基于地形重构的车辆轨迹导航规划方法，其特征在于，基于Pearson相关系数法，对所述栅格重构数据中的特征因子与风险特征进行相关性提取，得到有关栅格重构数据的风险特征矩阵，具体包括：根据 ，得到所述特征因子与所述风险特征之间

的相互关联程度 ；其中，Xi和Yi分别表示第i个栅格中的特征因子与风险特征， 和分别表示所述特征因子与所述风险特征的平均值，每个栅格中的风险特征用来表示所述每个栅格中车辆可行驶的最高车速表征；

通过预设专家打分算法，将所述相互关联程度中相关性系数较大的特征因子进行权重的划分，得到风险特征参数；

根据所述风险特征参数，对所述栅格重构数据中的风险特征进行提取，得到所述风险特征矩阵。

6.根据权利要求1所述的一种基于地形重构的车辆轨迹导航规划方法，其特征在于，根据所述风险特征矩阵与所述可通行域数据，对所述车辆待通行区域进行有关地面势场模型的路径规划，得到最佳行驶路径，具体包括：获取所述车辆待通行区域中有关起点位置与终点位置的曼哈顿距离；

根据所述曼哈顿距离，对所述可通行域数据进行所有可通行的路径规划，得到备选规划路径；

根据所述风险特征矩阵，构建出有关车辆待通行区域的引力势场与斥力势场；

将所述引力势场与斥力势场进行势场的合并，得到有关地面势场模型的合势场模型；

通过所述合势场模型，对所述备选规划路径进行势场梯度的筛选，筛选出符合所述合势场模型中势场梯度下降最快的规划路径，并确定为所述最佳行驶路径。

7.根据权利要求6所述的一种基于地形重构的车辆轨迹导航规划方法，其特征在于，根据所述风险特征矩阵，构建出有关车辆待通行区域的引力势场与斥力势场，具体包括：根据 ，得到有关车辆待通行区域的引力势场 ；其中， 为引力势场的正比例系数且由所述风险特征矩阵中每个栅格的风险特征参数所确定，P0为车辆与所述终点位置的直线距离，m为引力势场因子；

根据 或者 ，得到有关

车辆待通行区域的斥力势场 ；其中， 为地表不可通行域数据对应的不可通行栅格， 为所述不可通行栅格与车辆的距离， 为斥力势场中的定值正比例系数。

8.根据权利要求1所述的一种基于地形重构的车辆轨迹导航规划方法，其特征在于，在对所述最佳行驶路径中的路径节点进行对应车速规划，得到每个路径节点的节点参考速度之前，所述方法还包括：根据 ，得到第i个栅格中路径点的最大速度；其中， 为路径点的最大横向加速度， 为路径点的曲率， 为路径点的限制速度，且所述限制速度 由相互关联程度中的特征因子所决定；

根据 ，得到每个路径点的期望速度 ；其中，adec为车辆制动的最大减速度，S为当前栅格至终点位置的曼哈顿距离。

9.根据权利要求8所述的一种基于地形重构的车辆轨迹导航规划方法，其特征在于，对所述最佳行驶路径中的路径节点进行对应车速规划，得到每个路径节点的节点参考速度，具体包括：根据所述最佳行驶路径中每个路径节点的限制速度、曲率以及最大横向加速度，将每个路径节点中的最大速度确定为车辆的节点基本速度；

若识别到当前节点的车辆所需制动距离小于或等于剩余路径长度时，则将所述期望速度确定为当前节点的节点限制速度；

其中，所述节点参考速度包括：所述节点基本速度与所述节点限制速度。

10.一种基于地形重构的车辆轨迹导航规划设备，其特征在于，所述设备包括：至少一个处理器；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有能够被所述至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器能够执行根据权利要求1‑9任一项所述的一种基于地形重构的车辆轨迹导航规划方法。