1.一种移动机器人的路径规划方法，其中，所述方法应用于第一移动机器人，所述方法包括：

根据所述第一移动机器人，获得第一栅格地图；

根据所述第一移动机器人，获得所述第一移动机器人的起始节点；

获得第一目标节点；

获得open列表、closed列表和path列表；

对所述open列表、closed列表和path列表进行初始化，记录mark值为0；

将所述起始节点加入所述初始化后的所述open列表中；

获得所述第一栅格地图中的非障碍物节点；

根据所述非障碍物节点，获得当前节点，对所述当前节点进行扩展；

获得第一子节点；

将所述第一子节点加入所述初始化后的所述open列表中；

将所述当前节点加入所述closed列表并从所述open列表中删除，mark值+1；

判断所述第一目标节点是否在所述closed列表中，获得第二判断结果；

如果所述第二判断结果为所述第一目标节点在所述closed列表中，将所述第一目标节点加入所述path列表中；

判断所述起始节点是否在所述path列表中；

如果所述起始节点在所述path列表中，获得第一路径信息。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述第一移动机器人，获得第一栅格地图，包括：

根据所述第一移动机器人，获得第一环境信息；

根据所述第一环境信息，获得栅格因子；

根据所述栅格因子，获得第一栅格地图。

3.如权利要求2所述的方法，其中，所述获得栅格因子，包括：根据所述第一环境信息，获得栅格面积信息和环境面积比信息；

根据所述栅格面积信息和所述环境面积比信息，获得栅格因子。

4.如权利要求3所述的方法，其中，所述方法包括：判断所述第一环境信息中是否存在障碍物；

如果所述第一环境信息中存在所述障碍物，通过下述公式计算获得障碍物面积信息：其中：a为所述障碍物最大的横坐标值；

b为所述障碍物最大的纵坐标值。

5.如权利要求4所述的方法，其中，所述获得栅格因子，通过下述公式获得：其中，S0为所有障碍物面积之和，SW为环境空间总面积；

dmax为所述障碍物边长的极大值；

dmin为所述障碍物边长的极小值。

6.如权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述非障碍物节点，获得当前节点包括：根据所述非障碍物节点，获得所述非障碍物节点中最小节点；

将所述最小节点作为所述当前节点。

7.如权利要求1所述的方法，其中，所述获得第一子节点，包括：判断所述非障碍物节点是否在所述closed列表中，获得第一判断结果；

根据所述第一判断结果，获得第一子节点。

8.一种移动机器人的路径规划系统，所述系统包括：第一获得单元，所述第一获得单元用于根据所述第一移动机器人，获得第一栅格地图；

第二获得单元，所述第二获得单元用于根据所述第一移动机器人，获得所述第一移动机器人的起始节点；

第三获得单元，所述第三获得单元用于获得第一目标节点；

第四获得单元，所述第四获得单元用于获得open列表、closed列表和path列表；

第一初始单元，所述第一初始单元用于对所述open列表、closed列表和path列表进行初始化，记录mark值为0；

第一添加单元，所述第一添加单元用于将所述起始节点加入所述初始化后的所述open列表中；

第五获得单元，所述第五获得单元用于获得所述第一栅格地图中的非障碍物节点；

第六获得单元，所述第六获得单元用于根据所述非障碍物节点，获得当前节点，对所述当前节点进行扩展；

第七获得单元，所述第七获得单元用于获得第一子节点；

第二添加单元，所述第二添加单元用于将所述第一子节点加入所述初始化后的所述open列表中；

第一删除单元，所述第一删除单元用于将所述当前节点加入所述closed列表并从所述open列表中删除，mark值+1；

第一判断单元，所述第一判断单元用于判断所述第一目标节点是否在所述closed列表中，获得第二判断结果；

第三添加单元，所述第三添加单元用于如果所述第二判断结果为所述第一目标节点在所述closed列表中，将所述第一目标节点加入所述path列表中；

第二判断单元，所述第二判断单元用于判断所述起始节点是否在所述path列表中；

第八获得单元，所述第八获得单元用于如果所述起始节点在所述path列表中，获得第一路径信息。

9.一种移动机器人的路径规划系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1‑7任一项所述方法的步骤。