1.一种基于人工蜂群‑自适应遗传算法的仓储机器人路径规划方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：根据仓储环境、障碍区域位置信息建立栅格地图；

S2：初始化相关参数，包括种群大小N，最大进化代数G，引领蜂数量NB，跟随蜂NO，蜂群最大迭代次数MaxIter,蜜源最大循环次数Limit,交叉概率的上限Pc_max、下限Pc_max，变异概率的上限Pm_max、下限Pm_min，交叉概率参数Pc′，变异概率参数Pm′；

S3：人工蜂群算法生成初始种群；

S4：判断栅格是否连续，若不连续则用插入算子进行填补，连接成可行路径；

S5：计算种群适应度，适应度函数由路径总长度、转弯节点数和运行能耗组成；

S6：判断是否达到最大进化次数，若是则输出种群的最优解，算法结束，否则转至S7；

S7：采用锦标赛选择法和精英保留策略相结合的方式选择父代个体，将最优个体保留至下一代，继续进行交叉变异操作；

S8：生成一个(0,1)之间的随机数，判断是否满足自适应调整策略的交叉算子的交叉概率pc，若满足则转至S9，否则转至S10；

S9：对种群进行交叉操作，生成新的个体；

S10：生成一个(0,1)之间的随机数，判断是否满足自适应调整策略的变异算子的变异概率pm，若满足则转至S11，否则转至S13；

S11：对种群进行变异操作，生成新的个体；

S12：判断栅格是否连续，若不连续则用插入算子进行填补，连接成可行路径S13：生成新一代种群，进化次数加一，转至S5。

2.根据权利要求1所述的基于人工蜂群‑自适应遗传算法的仓储机器人路径规划方法，其特征在于：所述步骤S3具体包括以下步骤：S3.1：蜂群按照下式以随机的方式进行初始化生成蜜源min max min

xij＝xj +(xj ‑xj )·rand(0,1)max min

式中：i∈[1,N]为蜂蜜编号，xij为蜜源位置，j∈[1,D]为生存维度，D＝2,xj 、xj 为维度j的上下界，rand(0,1)为(0,1)间的随机数；

S3.2：引领蜂采用交叉方式搜索蜜源，搜索公式如下：max min

式中：j∈[1,D]为生存维度，D＝2，xj 、xj 为维度j的上下界，rand(0,1)为(0,1)间的随机数，xj为引领蜂搜索到的新蜜源位置；xij为原蜜源位置；

S3.3：引领蜂通过摇摆舞将蜜源浓度信息传递给跟随蜂，跟随蜂依据蜜源浓度选择引领蜂，公式如下：

式中：Pi为引领蜂被选概率；NB为引领蜂数量；fiti为第i只引领蜂所在位置的蜜源浓度；

S3.4：当引领蜂或跟随蜂在某一蜜源附近搜索次数达到设定次数limit，则放弃此处蜜源，同时引领蜂转化为侦查蜂在搜索区域内进行大范围随机搜索，按照下式搜索产生新蜜源代替它，接下来返回引领蜂和跟随蜂搜索过程，重复循环直至找到最优解：min max min

xij＝xj +(xj ‑xj )·rand(0,1)max min

式中：i∈[1,N]为蜂蜜编号，xij为蜜源位置，j∈[1,D]为生存维度，D＝2,xj 、xj 为维度j的上下界，rand(0,1)为(0,1)间的随机数。

3.根据权利要求1所述的基于人工蜂群‑自适应遗传算法的仓储机器人路径规划方法，其特征在于：所述步骤S4中判断栅格是否连续的方法为：Δ＝max{abs(xk+1‑xk),abs(yk+1‑yk)}式中：(xk,yk),(xk+1,yk+1)为相邻两栅格pk和pk+1的坐标，若Δ＝1，则pk和pk+1连续，否则按照式平均值法插入自由栅格坐标(xk′,yk′)，若附近均为障碍栅格，则淘汰此路径，计算方法为：

4.根据权利要求1所述的基于人工蜂群‑自适应遗传算法的仓储机器人路径规划方法，其特征在于：步骤S5中，考虑路径总长度、转弯节点数和运行能耗三个因子，定义种群适应度函数如下所示：

式中：pathylenth表示路径长度；nodenum表示路径转弯节点数；fp表示运行能耗因子，η表示转弯能耗效率，angle表示路径累计转弯角度，r表示机器人转弯半径，a+b+c＝1为权重因子。

5.根据权利要求1所述的基于人工蜂群‑自适应遗传算法的仓储机器人路径规划方法，其特征在于：步骤S8中所述自适应交叉概率计算方法为：式中：Pc_max、Pc_min分别表示交叉概率的上限和下限，fmax、fmin分别是种群适应度的最大值和最小值，favg为每代种群适应度的平均值，f′为交叉的两个体中较大的适应度值，Pc′和Pm′分别为交叉和变异概率参数。

6.根据权利要求5所述的基于人工蜂群‑自适应遗传算法的仓储机器人路径规划方法，其特征在于：步骤S10中所述自适应变异概率计算方法为：式中：Pm_max、Pm_min分别表示变异概率的上限和下限，fmax、fmin分别是种群适应度的最大值和最小值，favg为每代种群适应度的平均值，f为要变异个体的适应度值，Pm′变异概率参数。