1.一种基于改进d星路径规划算法的电缆沟机器人导航避障方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤1：通过电缆沟机器人的本体运动感知传感器结合环境感知传感器测量得到机器人在空间的具体位置、姿态及周围环境的信息；
步骤2：基于步骤1中采集的信息建立电缆沟机器人的数学模型，并用slam算法在自身定位的基础上建立环境地图；
步骤3：电缆沟机器人通过路径规划算法得到一条最优路径，使机器人按照最优路径移动到目标位置；所述步骤3中具体包括以下步骤：
步骤3.1：获取环境信息后，规划最优路径；在所述规划最优路径时，改进d星路径规划算法加入演化算法中的映射操作，让电缆沟机器人可以对电缆沟内规划行走区域的栅格进行安全判定，模运算映射规则见下式：
其中，
步骤3.2：选择重要转折点，在使用d星路径规划算法的过程中，从第二个路径点开始，如果此路径点的方向和前一个节点的父节点相同，则认为此路径点为重复，将此路径点删除并重新规划路径点组合，按这个方法规划所有路径节点，得到只有起点、转折点和终点的组合，称为重要转折点；
步骤3.3：构建烟花算法适应度函数，适应度函数的选择会影响算法的收敛速度以及是否可以找到近似最优解，考虑到机器人行走路径的长度，用下式(10)来表达路径的代价值：
其中，pij为从i节点到j节点线段的代价值；下式(11)作为个体适应度函数
其中，pmax是一个相对较大且合适的常数。
步骤3.4：使用烟花算法二次规划重要转折点之间的路径，基于适应度函数生成全局最优路径作为最短路径；
步骤3.5：电缆沟机器人做出决策，按照最短路径出发行走，移动到下一节点并指定该节点为起始点。
2.根据权利要求1所述的导航避障方法，其特征在于，所述步骤3.4中具体包括：使用两相邻的重要转折点作为路径的起点和终点，并再次栅格化两点之间的空间，通过爆炸算子使烟花爆炸，生成n个烟花，每个烟花代表一条起点与终点之间的连线，然后使用适应度函数算出所有烟花的适应度，并重复该过程直到找到终点，通过烟花算法中的烟花的爆炸、火花的选择，即可在两个相邻的重要转折点之间生成近似最佳解，所有的重要转折点之间路径优化过后，即生成全局最优路径作为最短路径。
3.根据权利要求1所述的导航避障方法，其特征在于，所述步骤2中具体包括以下步骤：
步骤2.1：进行电缆沟机器人的坐标变换；
通过建立地下电缆沟状态监测机器人全局坐标系和局部坐标系之间的关系，以描述地下电缆沟状态监测机器人在二维空间中的位姿，其中{xt,yt}为全局坐标系，原点以运动起点机器人的第一关节几何中心定义，xt为起点时机器人的正前方向，yt为起点时机器人车体第一关节垂直方向，{xr,yr}为局部坐标系，原点以机器人第一关节当前位置几何中心定义，xr为当前机器人的正前方向，yr为当前机器人车体第一关节垂直方向，在全局坐标系下，电缆沟机器人的位置为(x,y)，β为机器人的偏航角，由位姿以及全局坐标系与局部坐标系旋转角度差得出最终全局坐标系和局部坐标系映射公式如下式(2)：
步骤2.2：进行电缆沟机器人的航迹推理，并得到电缆沟机器人的数学模型；设在t时刻状态监测机器人的相对于当前机器人的正前方向的前进角度为θt，线速度为vt，角速度为ωt，规定机器人前进时vt为正，后退时vt为负；机器人逆时针转动时ωt为正，顺时针旋转时ωt为负，则可以求出全局坐标系下地下电缆沟状态监测机器人的位姿增量为
此时，电缆沟机器人在全局坐标系下做近似圆弧运动。
4.根据权利要求3所述的导航避障方法，其特征在于，所述步骤2.2之后还包括以下步骤2.3：
步骤2.3：在使用slam算法的基础上，采用自适应蒙特卡罗定位算法对机器人自身进行自定位，并使用自适应蒙特卡洛定位算法输出定位坐标；其中，电缆沟机器人采用的自适应蒙特卡洛定位算法包括：
步骤一：进行初始化离散工作后，检测路标，生产路标的不变性表示，并测量距离和角度；
步骤二：驱动电缆沟机器人运动，并根据运动模型估计下一运动，检测路标，计算机器人的相对位置，根据预测值和观测值计算各粒子的偏差；
步骤三：对粒子进行跟踪后，判断粒子是否集中，如果是，则结束定位，如果否，则回到步骤二。
5.根据权利要求1所述的导航避障方法，其特征在于，所述步骤3.5中还包括：按照起始点行走后，机器人每次移动后判断是否达到目标点，如果达到目标点，则结束导航，如果未达到目标点，则进一步判断环境是否发生变化，如果环境发生变化，则更新节点参数并返回步骤3.1，以重新规划最短路径，如果环境未发生变化，则继续按照原有的最短路径行走到下一节点。
6.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至5任一项所述的基于改进d星路径规划算法的电缆沟机器人导航避障方法。