1.一种复杂非凸环境下的车辆路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：使用激光雷达对环境进行建图，并按照比例转换为栅格地图，从而得到栅格矩阵map1；在所述栅格矩阵map1中，令数值“1”代表障碍物，表示车辆不能通行；数值“0”代表自由空间，车辆能通行；

步骤二：用图像处理算法对栅格地图map1中的非凸障碍物进行识别，并将识别到的非凸障碍物补全为凸障碍物，再按照同样的比例得到新的栅格矩阵map2；在所述新的栅格矩阵map2中，令数值“1”代表障碍物，表示车辆不能通行；数值“0”代表自由空间，车辆能通行；

步骤三：确定路径的起始点为Qstart、目标点为Qend、概率参数为P、阈值参数为M，并使用改进的RRT算法中进行路径求解：

步骤3‑1：考虑车辆的实际尺寸，并采用单圆模型对栅格矩阵map1和新的栅格矩阵map2中的障碍物进行膨胀处理；

步骤3‑2：令所述起始点Qstart的父节点标记为“0”，并与起始点Qstart一起加入树T中，从而构成初始节点信息；定义循环变量为i，并初始化i＝1；

步骤3‑3：生成第i次循环的随机数Random_i，如果Random_i大于P，则在膨胀后的栅格矩阵map1中随机获取第i个采样点Qrand_i，否则，在膨胀后的栅格矩阵map2中获取第i个采样点Qrand_i；

步骤3‑4：若第i个采样点Qrand_i的数值为“0”，则表示为可行采样点，并执行步骤3‑5，否则，表示不可行采样点，并将i+1赋值给i后，返回步骤3‑3顺序执行；

步骤3‑5：在树T中搜寻距离第i个采样点Qrand_i最近的节点Qnear_i，并根据Qnear_i向第i个采样点Qrand_i的方向延长阈值参数M的距离，从而得到新节点Qnew_i，令新节点Qnew_i的父节点标识为“Qnear_i”；

步骤3‑6：判断节点Qnear_i至新节点Qnew_i间的路径是否满足可行性和车辆的运动学约束，若满足，则执行步骤3‑7，否则，将i+1赋值给i后，返回步骤3‑3顺序执行；

步骤3‑7：将新节点Qnew_i及其父节点标识“Qnear_i”加入树T中，判断新节点Qnew_i与目标点Qend的距离是否在M内，若在范围内，且新节点Qnew_i与目标点Qend间路径满足可行性和车辆的运动学约束，则代表找到从起始点Qstart到目标点Qend间的安全路径，并执行步骤四，否则，将i+1赋值给i后，转到步骤3‑3顺序执行；

步骤四：将所述安全路径利用B样条曲线进行平滑后，输出给小车用于跟踪控制。

2.根据权利要求1所述的复杂非凸环境下的车辆路径规划方法，其特征在于，所述步骤二中，是先提取栅格地图map1中的障碍物角点，根据角点判断相应的障碍物是否为非凸形状，若为非凸形状且目标点Qend不在所要填充的区域内，则根据图像处理算法将非凸形状的障碍物填充为凸形障碍物，并将填充后的栅格矩阵记为map2。

3.根据权利要求1的复杂非凸环境下的车辆路径规划方法，其特征在于，所述步骤3‑6中的可行性节点Qnear_i至新节点Qnew_i间的路径可行性是指两点间路径上的所有节点均为数值为“0”的可行点。

4.根据权利要求3的复杂非凸环境下的车辆路径规划方法，其特征在于，所述步骤3‑6中的车辆运动学约束如式(1)‑式(3)所示：β≤αmax (3)

式(1)‑式(3)中：β为相邻路段的向量夹角，为相邻路段中的第一条路段，为相邻路段中的第二条路段；α为车辆速度的侧偏角，Lf为车辆质心到前轴距离，Lr为车辆质心到后轴距离，δf为车辆的前轮转角；αmax为最大速度侧偏角。