1.一种基于迭代改进APF的无人驾驶汽车避碰路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：建立自动驾驶汽车所处环境的二维工作空间，并标记起始点、终点和障碍物；

S2：在所述二维工作空间离散多个单元格，为每一个单元格分配随机值，根据每个单元格的随机值计算各单元格与起点、终点和最近障碍物的距离获得所有单元格对应的势值；

S3：根据每个单元格的所述势值进行排序，然后设定一个阈值，标记所有势值大于所述阈值的对应单元格；

S4：使用广度优先算法对工作区间的每个单元格进行遍历，获得两个不同的标记簇，然后降低所述阈值，重复步骤S3，直到两个标记簇有交叉点；

S5：记录使两个标记簇有交叉点的所有阈值为目标阈值以及目标阈值对应的单元格，在这些单元格中找到满足有且仅有一个单元格连接两个标记簇的单元格，并将该单元格设置为第一中点；

S6：重复步骤S4‑S5，获得所述二维工作空间所有满足要求的中点，直到所有中点能和标记的起点与终点相连形成一条无障碍的路径为止。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括步骤：当步骤S5中的目标阈值存在多个对应单元格时，通过以下方法改变单元格的势值：单元格S1和S2的势值相同都为x，且S1的下一个单元格的值为y，则令S1的势值为x，S2的势值为(y+x)/2。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中的所有单元格对应的势值通过以下步骤获得：

S21：根据标记的所述起始点、终点和障碍物获得所述自动驾驶汽车当前所处单元格与起点、终点和最近障碍物的距离；

S22：根据所述自动驾驶汽车当前所处单元格与起点、终点和最近障碍物的距离获得起始点、终点和当前障碍物所在单元格的势值以及所述自动驾驶汽车当前所处单元格的势值；

其中，c表示当前所处单元格的标记，α为常量，s表示起点，e表示终点，o表示最近障碍物，L(c,s)、L(c,e)、L(c,o)分别为自动驾驶汽车当前所处单元格与起点、终点和最近障碍物的距离，Ustart(c)、Uend(c)、Uob(c)分别表示起始点、终点和当前障碍物的势值，Utotal(c)表示自动驾驶汽车当前所处单元格的势值；

S23：循环步骤S22获得所有单元格对应的势值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述两个标记簇分别位于预测路径的起始点和终点周围，位于预测路径起始点的标记簇为起始点簇，位于预测路径终点的标记簇为终点簇。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中分配的单元格面积大小大于等于所述自动驾驶汽车正向投影面积大小。

6.一种基于迭代改进APF的无人驾驶汽车避碰路径规划系统，其特征在于，包括：工作空间生成模块，用于建立一个自动驾驶汽车所处环境的二维工作空间模型，并在所述二维工作空间模型标记起始点、终点和障碍物，同时所述二维工作空间模型离散有多个单元格，根据任一单元格与起点、终点和最近障碍物的距离获得起始点、终点和当前障碍物所在单元格的势值以及任一单元格的势值；

路径规划模块，与所述工作空间生成模块相连，用于对所有单元格对应的势值进行排序，并选择阈值，标记所有势值大于所述阈值的对应单元格，并使用广度优先算法对工作区间的每个单元格进行遍历，获得两个不同的标记簇，然后多次降低所述阈值，记录所有使两个标记簇有交叉点的所有阈值为目标阈值以及目标阈值对应的单元格，在这些单元格中找到满足有且仅有一个单元格连接两个标记簇的单元格，并将该单元格设置中点，直到所有中点能和标记的起点与终点相连形成一条无障碍的路径为止。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，还包括势值修正模块，与所述工作空间生成模块、路径规划模块均相连，用于当所述目标阈值存在多个对应单元格时，改变对应单元格的势值。

8.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述工作空间生成模块包括势值获取单元，用于根据所述起始点、终点和障碍物获得任一单元格与起点、终点和最近障碍物的距离，然后根据任一单元格与起点、终点和最近障碍物的距离获得起始点、终点和当前障碍物所在单元格的势值以及任一单元格的势值。

9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述路径规划模块获得所述两个标记簇分别位于预测路径的起始点和终点周围，两个标记簇分别位于预测路径的起始点和终点周围，位于预测路径起始点的标记簇为起始点簇，位于预测路径终点的标记簇为终点簇。

10.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述工作空间生成模块将二维工作空间模型离散为50×50的单元格。