1.一种基于三维点云地图和二维栅格地图的导航系统，其特征在于，包括：用于机器人作业任务发布和运行管理的上层应用平台单元；

用于加载三维点云地图数据，映射二维导航地图的地图加载与映射单元；

用于构建三维点云模型数据，配准定位机器人位置的定位单元；

用于规划机器人运动路径，控制机器人移动的导航控制单元；

用于将获取到的机器人当前定位位姿、导航执行速度与转角、任务执行状态反馈给上层应用平台单元的状态与信息反馈单元。

2.一种应用如权利要求1所述导航系统的方法，其特征在于，基于三维点云的匹配技术，根据上层应用平台的任务活动区域，通过地图加载与映射单元将任务活动区域对应的三维点云地图信息映射到二维坐标系下的栅格导航地图中，作为机器人在非封闭式复杂环境下的导航信息。

3.如权利要求2所述的导航系统应用方法，其特征在于，包括：步骤一，通过多线激光雷达的三维点云数据构建对应的点云地图，基于点云地图数据标注生成矢量地图，构建对应的二维展示图；

步骤二，上层应用平台单元根据当前机器人所需要执行的作业任务，规划出机器人当前作业任务的活动范围区域并发送给地图加载与映射单元，同时将对应的目标任务点发送给导航控制单元；

步骤三，地图加载与映射单元加载点云地图和矢量地图，并基于上层应用平台单元给出的活动范围区域，通过坐标变换将活动范围区域的每个坐标点转换到矢量地图的坐标系下，以在矢量地图中直接找出对应的区域范围，结合点云地图的点云数据，投影映射出导航规划的二维栅格地图；

步骤四，地图加载与映射单元获取机器人的当前位姿，依照设定的定位匹配范围参数，提取当前位姿下所设定范围内的点云数据，为定位单元提供点云配准的模板数据；

步骤五，定位单元基于从多线激光雷达获取的实时点云数据，构建局部三维点云地图作为定位时的配准数据，在定位时将配准数据与模板数据进行配准，以得到机器人在点云地图中位置信息，实现机器人的定位；

步骤六，定位单元将机器人在点云地图中位置信息，通过坐标转换到矢量地图所在的坐标系下，再通过位置点变换投影到二维栅格地图中，完成地图映射；

步骤七，导航控制单元接收上层应用平台单元给出的目标任务点，在二维栅格导航地图中利用A星路径规划算法规划路径，利用状态反馈单元中里程计反馈的信息规划机器人运动；

步骤八，状态与信息反馈单元获取机器人当前的位置，导航执行的速度与转角，以及任务执行的状态给上层应用平台单元，上层应用平台根据反馈的信息判断机器人执行和作业的状态，管理作业任务的发布。

4.如权利要求3所述的导航系统应用方法，其特征在于，在步骤一中，还包括对所述点云地图中的点云数据进行离线处理以去除当中的杂点，同时基于点云地图数据标注生成对应的矢量地图，构建上层应用平台单元所需要的二维展示图。

5.如权利要求3所述的导航系统应用方法，其特征在于，在步骤二中，所述活动范围区域的规划方法被配置为包括：

步骤S20，提取所有需执行作业任务在二维展示图中所对应的坐标点，形成一个平面点的集N1；

步骤S21，对点集N1，使用Graham Scan凸包算法找到点集最外围的所有点，并将最外围的边界点按顺时针或逆时针排列，构建一个包裹所有点的多边形区域；

步骤S22：将所述多边形区域的边界点都替换成它在点云地图中标出的对应点，到得机器人活动范围区域。

6.如权利要求3所述的导航系统应用方法，其特征在于，在步骤二中，上层应用平台单元活动范围区域设置机器人地图加载与映射单元中映射二维导航地图所需的参数；

其中，所述参数为围成多变形区域的边界点P1(x,y,z)到Pn(x,y,z)。

7.如权利要求3所述的导航系统应用方法，其特征在于，在步骤三中，矢量地图与二维栅格地图的映射是基于矢量地图中语义信息，且映射规则包括：将机器人行走区域的地面在栅格地图中映射为可通行区域；

将道路外或道路内超过机器人越障能力的物体映射成致命障碍物；

将其他道路外无点云信息区域映射成未知区域。

8.如权利要求3所述的导航系统应用方法，其特征在于，在步骤四中，机器人初始时的位姿无法从定位单元获取，通过人工确定大致的位置和方向，通过上层应用平台设定给出，且位姿用三维坐标点(x,y,z)加四元数表示，设定的定位匹配范围参数为圆的半径R。

9.如权利要求3所述的导航系统应用方法，其特征在于，在步骤五中，所述定位单元基于里程计的位移变化量信息，构建预定时间内的局部三维点云地图，且所述局部三维点云地图中的数据在随时间推移进行变化时，总是保留最近一段时间内的点云数据作为定位时的配准数据。

10.如权利要求3所述的导航系统应用方法，其特征在于，在步骤五的定位中，所述定位单元根据状态与信息反馈单元里程计反馈的里程计信息，计算上一次定位时到当前时刻的里程变化范围、机器人航向角的变化范围，限制点云配准时空间方位位置及方向角度的范围不超出里程和航向变化范围，利用正态分布变换NDT算法将配准数据与模板数据进行配准，得到两者参考系坐标系之间的转换关系，以通过坐标变换得到机器人在点云地图中的位置关系，进而得出机器人在全局参考坐标系下的位姿关系，实现机器人的定位。