1.一种具有复杂地形通过性判断的移动机器人路径规划方法，其特征在于：其包括以下步骤：

S1、为保证约束条件，定义三个约束参数c1、c2、c3，并得到最终约束参数，具体包括以下子步骤：

S11、定义c1，c1表示相邻两结点之间的欧氏距离，c1越大则代表节点之间的转移越困难，

其中，(xm,ym,zm)和(xn,yn,zn)分别表示相邻节点的坐标值，S12、定义c2，c2用球面方差来定义，将地图栅格转换成三角网格，计算每个三角网格的法向量 并求出法向量的模长，c2越大则代表路面的粗糙度越大，机器人的移动代价就越大；

其中，R表示法向量的模长，n表示三角网格的个数；xi，yi，zi分别为每个三角网格法向量的三个分量；

S13、定义c3，c3对基于上述约束规划的路径是否合理进行判断，S14、计算最终约束参数，最终约束参数cfinal的表达式如下：S2、对地形可通过性进行评估，其具体包括以下步骤：S21、采用机器人在以往实验中的移动数据获得参考地图，预测机器人在未知复杂地形下的可通过性：基于回归算法的可通过性评估，采用核密度估计的概率框架，机器人根据参考样本的可通过性特性，根据这些数据获得复杂地形的可通过性评估：定义基于复杂地形下的概率密度函数：p(pt|c1,c2,c3)，即在c1、c2、c3三个参数所定义的条件下，得到两个节点间的可转移概率pt；

S22、两个节点间的可转移概率pt根据联合概率密度和边缘概率密度计算得到，其中：联合概率密度的计算公式如下：

其中，c＝[c1,c2,c3]，pt表示两个节点之间的转移概率，ci、pti分别表示参考样本的c和t，Kh1和Kh2表示高斯核，n表示样本数量；

边缘概率密度的计算公式如下：

得到条件概率密度的计算公式如下：最终节点间的转移概率pt依据均值漂移算法得出：S23、将上述计算出来的概率值离散化，根据最终结果值对地形可通过性进行评估；

S3、根据步骤S2得到的地形可通过性评估结果，基于A*算法，将路径点分为起点、多个中间点和终点，定义路径的代价函数为：f(q)＝g(q)+h(q)                               (1)其中，h(q)表示预测的中间点到终点的代价，g(q)表示起点到中间点的代价。

2.根据权利要求1所述的具有复杂地形通过性判断的移动机器人路径规划方法，其特征在于：步骤S23中，当最终结果值为0‑0.5时，定义为不可穿越障碍，当最终结果值为0.5‑1时，定义为可穿越障碍。

3.根据权利要求1所述的具有复杂地形通过性判断的移动机器人路径规划方法，其特征在于：步骤S12中n的取值为8。

4.根据权利要求1所述的具有复杂地形通过性判断的移动机器人路径规划方法，其特征在于：h(q)采用欧式距离来度量，即：其中，(xM,yM,zM)和(xS,yS,zS)分别表示中间点和起点位置；

g(q)由步骤S1所述的三个约束参数进行定义，即：pt是步骤S2得到的地形可通过性评估结果。