1.一种智能运载机器人最优路径混合图论控制规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：对运载机器人运载区域构建全局地图三维坐标系，获取在全局地图三维坐标系下的可行走区域坐标；

运载区域地面中心点为原点，正东方向为X轴，正北方向为Y轴，垂直地面方向为Z轴；

所述运载机器人运载区域为一个楼栋内所有的地板连通区域，所述可行走区域是指从所有的地板连通区域中删除楼栋内的障碍物所在区域；

步骤2：对可行区域中的所有路径点按照楼层进行划分，并对各路径点所在楼层进行标注；

步骤3：筛选楼层枢纽节点以及房间枢纽节点；

所述楼层枢纽节点是指楼层出入口对应的路径点；所述房间枢纽节点是指房间出入口对应的路径点；

步骤4：构建各级距离矩阵；

所述各级距离矩阵依次包括一级距离矩阵、二级距离矩阵以及三级距离矩阵；

所述一级距离矩阵是指各房间或楼道中所有路径点之间的距离构成的距离矩阵；

所述二级距离矩阵是指各楼层中房间或楼道的枢纽节点之间的距离构成的距离矩阵；

所述三级距离矩阵是指各楼层枢纽节点之间的空间距离构成的距离矩阵；

步骤5：根据运输任务指令获得运输任务的起始点和终止点在全局地图三维坐标系下的坐标，若起始点与终止点在同一个一级距离矩阵中，则利用对应的距离矩阵寻找局部最优路径，按照局部最优路径执行运输任务，否则，进入步骤6；

步骤6：运载机器人按照运输任务起点和终止点所在楼层逐步调用各级距离矩阵，得到多段在各楼层中的局部最优路径，运载机器人按照楼层顺序根据局部最优路径前行，执行运输任务；

运载机器人按照运输任务起点和终止点所在楼层按照三级距离矩阵寻找最优楼层枢纽节点，再依据楼层枢纽节点按照对应的二级距离矩阵寻找最优楼道或房间枢纽节点，最后依据最优楼道或房间枢纽节点按照对应的一级距离矩阵寻找局部最优路径。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用D*lite算法进行局部最优路径搜索过程如下：步骤一：当待搜索的房间或楼道区域对应的距离矩阵未变化时，在路径点搜索范围内，从目标路径点向起始节点执行D*lite搜索，实现局部最优路径静态搜索；

步骤二：当待搜索的房间或楼道区域对应的距离矩阵发生变化时，在路径点搜索范围内，利用D*lite算法通过三角不等式更新该区域的环境路径的有向带权图，对应距离矩阵，依据更新后的距离矩阵，从目标路径点向起始节点执行D*lite搜索，实现局部最优路径静态搜索。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，采用基于Reach剪枝的D*lite算法进行局部最优路径搜索，过程如下：步骤S1：根据Reach剪枝算法，依次以局部搜索范围中所有路径点为根，计算各根的局部最短路径树并得到m个路径点的Reach上界，m的取值范围为[1，10]；

步骤S2：删除各根对应的局部最短路径树中已计算出Reach上界的顶点，并对各根对应的路径图进行收缩；

步骤S3：不断迭代地执行步骤S2和步骤S3，直到百分之八十以上的路径点的Reach上界都被计算出，剩下路径点的Reach上界定义为无穷大，不被剪枝；

步骤S4：未被剪枝的路径点构成的区域作为D*lite算法的局部搜索范围。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，利用TNR算法对所有路径点进行分层标注和归类，并利用TNR算法的局部过滤函数判断运输任务起点和终止点之间可能的最短路径是否需要经过枢纽节点。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据Dijkstra算法搜索得到的起点到终点之间最短路径上的最优枢纽节点，过程如下：步骤1)：在无向图G＝(V,E)中，每条边E[i]的长度为w[i]，将无向图中枢纽节点集合V分为两组，第一组为已求出最短路径的枢纽节点集合S，第二组为其余未确定最短路径的枢纽节点集合U；

并且，将起点s和终点t作为虚拟枢纽节点加入枢纽节点集合V中；

步骤2)：初始化枢纽点集合S和U，令S＝{s}，s的距离为0，U＝{其余枢纽节点}，如果s与U中的枢纽节点u有边，则正常有权值，若u不是s的出边邻接点，则权值为∞；

步骤3)：从U中选取一个距离s最小的枢纽节点k，把k加入S中；

步骤4)：以枢纽节点k为新考虑的中间点，修改U中各枢纽节点的距离，若从起点s到枢纽节点u且经过枢纽节点k之间的距离比原来不经过枢纽节点k的距离短，则修改枢纽节点u的距离值，修改后的距离值为枢纽节点k的距离加上枢纽节点k和枢纽节点u连接边上的权值；

步骤5)：重复步骤3)和步骤4)，直到所有枢纽节点都包含在S中，完成搜索，找到所有的最优枢纽节点。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述运载机器人采用Kinect实现避障，具体过程如下：步骤A：运载机器人在实际运输任务过程中，保持Kinect开启状态，实时识别路径前方2米内是否出现新增障碍物；

步骤B：如果未出现新增障碍物，运载机器人继续沿局部最优路径行进；

步骤C：如果出现新增障碍物，运载机器人需要判定新增障碍物是否在运动，如果新增障碍物不运动，执行步骤D，如果新增障碍物运动，执行步骤E；

步骤D：若新增障碍物不运动，重新修改局部最优路径，运载机器人沿新的局部最优路径行进；

步骤E：新增障碍物在运动，运载机器人减速运行，同时，通过Kinect判断新增障碍物如何运动，如果新增障碍物未向靠近机器人的方向运动，执行步骤F，如果新增障碍物在向靠近机器人的方向运动，执行步骤G；

步骤F：重新修改局部最优路径，并且机器人沿新的局部最优路径行进；

步骤G：运载机器人停止运动、发出警报声音信号，并再次判断新增障碍物状态，如果新增障碍物远离运载机器人，执行步骤H，如果新增障碍物靠近运载机器人，执行步骤I，如果新增障碍物静止，执行步骤J；

步骤H：等待新增障碍物移动至2米外，运载机器人继续沿局部最优路径行进，并判定是否通过枢纽节点，如果不通过枢纽节点，则到达放物点后，完成运输任务，发送任务完成信号，并返回待命点；

步骤I：运载机器人随机沿远离新增障碍物的路径运动，在不碰撞其他障碍物的前提下，避让新增障碍物，直到远离新增障碍物2米，再重新修改局部最优路径，并且机器人沿新的局部最优路径行进；

步骤J：重新修改局部最优路径，并且机器人沿新的局部最优路径行进。