1.一种基于主动激光SLAM的导航系统，其特征在于该系统采用主动激光SLAM实现了移动机器人在室内环境下高效率建图和高精度定位，包括在未知环境下的主动激光SLAM和已知地图时的自主导航两大部分；主动激光SLAM部分和自主导航部分都包括移动机器人模块、激光雷达模块和处理器模块，而所述主动激光SLAM部分中的处理器模块包括激光SLAM模块、主动探索模块和路径规划模块，自主导航部分中的处理器模块包括定位模块和路径规划模块；所述主动激光SLAM部分中的路径规划模块在探索未知环境时根据当前位置和目标点位置规划路径，所述自主导航部分中的路径规划模块在构建完环境地图时根据当前位置和目标位置规划路径，两者有着相同的结构和功能；

所述激光SLAM模块用于：基于激光雷达点云数据，建立室内环境的三维点云特征地图，并且对其进行平面二维处理后得到对应的二维栅格地图；

激光SLAM模块分为点云帧预处理、激光里程计、激光建图和回环检测四个部分，点云帧预处理用于地面点云分割和去除动态物体的点云，同时从处理后的点云提取球面特征、边缘特征和平面特征用于后续的点云特征匹配；激光里程计用于特征匹配实现粗定位；激光建图模块用于根据里程计信息和当前帧点云实现精定位；回环检测模块用于点云场景识别，可根据当前点云帧和历史点云帧的距离进行回环判断，判断回环后进行全局位姿优化以减小累计误差；由该模块形成三维点云地图后通过平面二维化可输出二维栅格地图；

所述主动探索模块用于：根据地图信息和基于边界搜索的方法选出当前地图上有探索价值的边界点，并且在探索过程中主动寻找回环区域目标点；

主动探索模块首先利用计算机视觉中的边缘检测和区域提取来查找边界点，通过检测栅格地图中不同的概率值来检测出边界点，当机器人朝向边界移动时，探测到未开发的区域并将其信息加入到地图中，随着机器人朝着边界前进，地图将不断扩大，边界也将继续向外扩张，新的边界将始终在远处，并提供一个新的探索目的地；在边界点寻找过程中，记录点云每一帧的特征数量，当特征数量超过设定阈值后，可认为该帧具有丰富的点云特征信息可用引导机器人主动重复一次该区域形成回环约束以此提高定位精度，因此机器人在探索边界后进而依据特征数量大小依次重复探索包含丰富点云帧的历史区域；

所述路径规划模块包括全局路径规划和局部路径规划，其中全局路径规划用于根据机器人当前位置信息、周围环境静态障碍物信息和目标边界点信息形成一条无碰撞的导航路径；其中局部路径规划用于在导航过程中的动态避障，在局部路径规划算法中引入时间变量，根据机器人的动态约束将运动时间最小化来得到最快路径；

所述定位模块用于：根据主动SLAM模块生成的环境地图进行地图特征匹配确定机器人位置信息，从而完成导航任务；

所述激光雷达模块用于：采集周围环境的三维点云信息，获取点云数据发送至处理器模块；

所述移动机器人模块用于：按照处理后的导航路径驱动机器人移动至目标点。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于：所述定位模块接收激光SLAM模块当前点云帧数据后进行相对位置估计，之后与位于其内部的重定位子模块进行数据融合，进行增量式图优化后推算出当前机器人在地图中的精确位置信息；所述重定位子模块用于将当前帧点云数据和已经建立的点云地图进行特征提取并匹配，进行几何性验证和重定位。