1.一种基于改进型A*算法的综合性场景地图路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，针对综合性场景地图，进行基础的环境建模：将二维的平面场景分割为两个以上的正四边形网格，并为用二值化的方式为单个网格进行赋值来表示网格的占用情况，被障碍物占据的网格的值设置为1并填充为黑色，其余网格的值设置为0并填充为白色；在障碍物周围构建一个由单层网格组成的保护区域，并填充为灰色，设定移动机器人的外切圆半径为 R，移动机器人与障碍物保持的安全距离为r，将r作为网格的边长；

步骤2，采用改进型A*算法对路径进行规划，包括如下步骤：步骤2‑1，建立改进的双向搜索策略；

步骤2‑2，建立带有障碍物线密度权重的启发函数；

步骤2‑3，采用变邻域的节点拓展方式，完成节点拓展；

步骤2‑4，进行路径二次优化；

步骤2‑1包括：所述改进的双向搜索策略的公式为：(1) ，

其中， 表示起点 与前向搜索路径的当前节点 之间的距离评估函数值， 表示目标点 到后向搜索路径的当前节点 之间的距离评估函数值；d表示前向搜索路径的当前节点 与后向搜索路径的当前节点 之间的曼哈顿距离； 表示前向搜索路径的当前节点 与目标点 之间的曼哈顿距离； 表示后向搜索路径的当前节点 与起点 之间的曼哈顿距离；

步骤2‑1还包括：对公式（1）进行简化得到：(2)。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2‑2包括：将前向路径的当前节点 与后向路径的当前节点 之间的障碍物线密度作为调节因子添加到启发函数中，首先采用Bresenham算法获取 与 连线中的增量网格列表，然后遍历增量网格列表计算障碍物网格所占的比例，从而得到路径的障碍物密度；

设前向路径与后向路径之间的连线的斜率为k：

(3)，

其中 为后向路径的当前节点 的纵坐标； 为前向路径的当前节点 的纵坐标；

为后向路径的当前节点 的横坐标； 为前向路径当前节点 的横坐标； 表示水平方向的增量； 表示垂直方向的增量；

在斜率 的情况下，水平方向的增量 更大，在水平方向上以1为步长来调整对应节点的横坐标位置，设定 与 的相连直线上第 个节点的坐标为 ，直线上横坐标值为 的点所对应的纵坐标值为：(4)，

其中， 为 与 的相连直线上横坐标为 的点所对应的纵坐标值；b是 与的相连直线在y轴上的截距。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤2‑2还包括：计算 、以及 、的差值 ：

    (5)，

其中， 是坐标为 的网格到 与 的相连直线的纵坐标差值， 是坐标为的网格到 与 的相连直线的纵坐标差值， 为 与 的相连直线上第 个节点的纵坐标值；计算得到第 步的决策参数 ：(6)，

其中 表示水平方向的增量； 表示垂直方向的增量；当 时 ，直线下方的点距离直线更近，此时 ；当 时 ，直线上方的点距离直线更近，此时，将 代入到公式（6）中求出第i+1步的决策参数 ：(7)，

用起始点 旁边的第一个节点坐标计算得到第一个增量网格的决策参数 ：(8)，

得到 后，由公式（7）继续推导后续的增量网格决策参数，并由增量网格决策参数来决定增量网格在纵坐标上的分布情况，直到碰到后向路径的当前节点 ，得到前向路径与后向路径之间的增量网格列表 。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤2‑2还包括：遍历增量网格列表 中的节点，计算障碍物的线密度 ：(9) ，

其中，num(obstacle)为障碍物节点的数量；num(node)为所有节点的数量；

最后结合公式（2）得到前向路径的启发函数 与后向路径的启发函数 ：(10)。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤2‑3包括：以对侧路径的当前节点作为目标点 ，以当前节点o为原点建立局部坐标系，定义水平向右为 x轴正方向、竖直向上为 y 轴正方向，将目标点相对于当前节点的位置划分为八种情况，分别是四个不同的象限区域以及坐标轴的四个方向：第一种情况是：目标点 位于第一象限区域；

第二种情况是：目标点 位于第二象限区域；

第三种情况是：目标点 位于第三象限区域；

第四种情况是：目标点 位于第四象限区域；

第五种情况：目标点 位于x轴正方向；

第六种情况：目标点 位于y轴正方向；

第七种情况：目标点 位于x轴负方向；

第八种情况：目标点 位于y轴负方向；

如果目标点 相对于当前节点 的位置为第一、二、三、四种情况：首先拓展目标点 所在方向距离当前节点 最近的1个节点 ，判断节点 是否为障碍物，如果节点 不为障碍物节点，则继续对节点 周围同一方向区域的其他3个待扩展节点以及当前节点 上下左右方向的4个节点进行扩展，一共拓展8个节点；如果节点 为障碍物节点，则只对当前节点上下左右方向的4个节点进行扩展，一共拓展5个节点；

如果目标点相对于当前节点的位置为第五、六、七、八种情况：首先拓展目标点 所在方向距离当前节点 最近的1个节点 ，判断节点 是否为障碍物，如果节点 不为障碍物节点，则继续对节点 周围同一方向的1个节点以及当前节点 上下左右方向中除了节点 以外的3个节点进行扩展，一共拓展5个节点；如果节点 为障碍物节点，则只对当前节点 上下左右方向中除了节点 以外的3个节点进行扩展，一共拓展4个节点。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，步骤2‑4包括：步骤2‑4‑1，折线优化；

对路径进行剪枝操作：首先将第一个节点 作为起始点加入到优化路径列表，依次判断原始路径中后续节点与 的连线是否穿越了障碍物，在遍历了第二个节点 、第三个节点 、第四个节点 之后，发现 与第五个节点 之间存在障碍物，则将 的上一个节点加入到优化路径列表并更新 为新的起始点，继续遍历原始路径中的节点，如果发现与第九个节点 之间存在障碍物则将 的上一个节点 加入优化路径列表然后更新起始点，重复步骤2‑4‑1直到遍历到路径终点，最后将终点也加入到优化路径列表；

步骤2‑4‑2，采用分段三次Hermite插值对路径进行平滑处理：设定在插值后的路径中有 个离散节点 ，其中 为 个离散节点中第j个离散节点的横坐标； 为第j个离散节点的横坐标 处对应的纵坐标，然后对相邻节点间的数据间距与归一化参数作如下定义：(11)，

其中： 为第i段插值区间的长度；z为待计算插值的横坐标；t为归一化参数，将区间映射到区间 ；

接着，计算每一段区间的平均梯度：

(12)，

其中 ；

在每个插值节点处还要确定节点导数   ，如果 和 异号，则导数 设置为0；如果 和 同号，则用如下方式计算：(13)，

至此，在每个区间 上构造第三段分段三次Hermite插值多项式：    (14)，

其中 表示第j段上的三次插值多项式； 、 分别表示第j个插值节点处的梯度值和第 个插值节点处的梯度值。

7.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有程序代码，当所述程序代码被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

8.一种存储介质，其特征在于，存储有计算机程序或指令，当所述计算机程序或指令在计算机上运行时，执行如权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。