1.一种适用于车型机器人的局部路径规划与追踪方法，其特征在于：其包括如下步骤：
(1)在待清洁区域内选择待执行的参考路径，定位车型机器人并感知其周边障碍物，得到相应的参考信息；
(2)结合所述参考信息，在所述参考路径上选取局部路径，规划连接所述局部路径的起点和终点，得到避开障碍物的安全路径；
(3)对所述安全路径进行拟合，得到平滑的最终路径；
(4)沿着所述最终路径依次选取追踪点，并分别计算所述车型机器人对应于每个所述追踪点的转向角度，根据相应的转向角度控制所述车型机器人的行进方向，从而实现对所述的最终路径的追踪。
2.根据权利要求1所述的适用于车型机器人的局部路径规划与追踪方法，其特征在于：在所述步骤(1)中，利用cartographer算法实现所述车型机器人的定位。
3.根据权利要求1所述的适用于车型机器人的局部路径规划与追踪方法，其特征在于：在所述步骤(1)中，通过单线激光雷达对所述车型机器人的周边障碍物进行感知。
4.根据权利要求1所述的适用于车型机器人的局部路径规划与追踪方法，其特征在于：在所述步骤(2)中，所述局部路径的规划连接通过a*算法实现，所述a*算法包括如下步骤：
a1、建立所述待清洁区域的搜索图，将所述局部路径的起点放入开集作为初始节点；
a2、在所述开集中寻找所述初始节点的周围可达节点，并跳过存在于闭集中的节点，将所述初始节点标记为其可达节点的父节点；
a3、计算所述初始节点至其可达节点的损失值f，将f的最小值所对应的所述可达节点作为新初始节点，并将所述的新初始节点从开集删除后加入闭集；
a4、对所述的新初始节点进行判断，若所述的新初始节点与所述局部路径的终点不相重合，则重复步骤a2和步骤a3；若所述的新初始节点与所述局部路径的终点相重合，则回溯所有的父节点，并得到所述的安全路径。
5.根据权利要求4所述的适用于车型机器人的局部路径规划与追踪方法，其特征在于：所述的损失值f的计算公式为：f＝h+c，其中h为启发式函数，c为累积路径损失值。
6.根据权利要求1所述的适用于车型机器人的局部路径规划与追踪方法，其特征在于：在所述步骤(3)中，所述的拟合包括如下步骤：
b1、在所述的安全路径内采样锚点，其中所述锚点的个数为n；
b2、在所述待清洁区域所在平面内建立坐标系，并分别利用拟合函数参数化拟合所述锚点的横坐标和纵坐标，得到采样参数；
b3、将所述采样参数代入拟合函数回算横坐标和纵坐标，随后根据多个所述的横坐标和纵坐标得到平滑曲线，所述的平滑曲线即为所述的最终路径。
7.根据权利要求6所述的适用于车型机器人的局部路径规划与追踪方法，其特征在于：所述的参数化拟合包括如下步骤：
c1、将每个锚点的参数u分别设定为1/n，根据每个锚点对应的参数u分别拟合所述锚点的横坐标x和纵坐标y的值；
c2、对所述的横坐标x和所述的纵坐标y进行迭代拟合，并计算当前迭代的损失值；
c3、判断前后两次迭代的损失值之差，当所述损失值之差大于期望阈值时，重复所述步骤c2，继续进行迭代拟合；当所述损失值之差小于期望阈值时，结束迭代，将当前的参数u输出并作为所述锚点的采样参数；
其中，所述拟合函数的具体公式为：
x＝a*u+b*u*u+c*u*u*u；
y＝a*u+b*u*u+c*u*u*u。
8.根据权利要求7所述的适用于车型机器人的局部路径规划与追踪方法，其特征在于：所述的期望阈值为10-3。
9.根据权利要求1所述的适用于车型机器人的局部路径规划与追踪方法，其特征在于：在所述步骤(4)中，所述追踪点的选取包括如下步骤：
d1、确定所述车型机器人的预瞄距离；
d2、在所述最终路径上选择与所述车型机器人的后轮轴中心点之间距离相对最小的点作为目标点；
d3、对所述目标点进行判断，若所述车型机器人的后轮轴中心点至所述目标点的距离不小于所述的预瞄距离，则选定所述目标点为所述的追踪点；若所述车型机器人的后轮轴中心点至所述目标点的距离小于所述的预瞄距离，则重复所述步骤d2，直至得到所述的追踪点。
10.根据权利要求1所述的适用于车型机器人的局部路径规划与追踪方法，其特征在于：在所述步骤(4)中，所述转向角度的计算公式如下：
其中，α为所述的转向角度，d为所述车型机器人的前轮轴中心点与后轮轴中心点之间的距离，l为所述车型机器人的预瞄距离，β为所述车型机器人的后轮轴中心点与所述追踪点之间的连线以及所述车型机器人的前轮轴中心点与后轮轴中心点之间的连线这两者所形成的夹角。