1.一種基于不完全信息情況下的智能移動路徑規(guī)劃方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
步驟(1)：獲取自身實時位置數(shù)據(jù)以及終點位置數(shù)據(jù)，并得出直線移動路徑；
步驟(2)：獲取周圍環(huán)境的視頻圖像，并根據(jù)所述視頻圖像獲得自身與周圍物體的相對距離數(shù)據(jù)；
步驟(3)：獲取周圍環(huán)境的紅外圖像，并根據(jù)所述紅外圖像區(qū)分出周圍環(huán)境內(nèi)的生命體以及非生命體；
步驟(4)：利用超聲波傳感器對周圍環(huán)境內(nèi)的所述生命體進行檢測，獲得所述生命體的運動狀態(tài)；
步驟(5)：結(jié)合所述相對距離數(shù)據(jù)、所述生命體運動狀態(tài)、所述自身運動狀態(tài)、所述自身實時位置數(shù)據(jù)以及所述終點位置數(shù)據(jù)，對路徑進行適應(yīng)性規(guī)劃，調(diào)整自身的移動方向。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于不完全信息情況下的智能移動路徑規(guī)劃方法，其特征在于，所述運動狀態(tài)包括：運動方向、運動速度、運動加速度。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于不完全信息情況下的智能移動路徑規(guī)劃方法，其特征在于，所述步驟(5)，包括：
步驟(501)：結(jié)合所述相對距離數(shù)據(jù)、所述生命體運動狀態(tài)、所述自身運動狀態(tài)、所述自身實時位置數(shù)據(jù)以及所述終點位置數(shù)據(jù)，利用SLAM技術(shù)進行即時定位與地圖構(gòu)建，獲得虛擬地圖；
步驟(502)：根據(jù)所述虛擬地圖，對路徑進行適應(yīng)性規(guī)劃，調(diào)整自身的移動方向。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于不完全信息情況下的智能移動路徑規(guī)劃方法，其特征在于，所述步驟(502)包括：
步驟(5021)：以耗時參數(shù)、耗電參數(shù)、路程長度參數(shù)為未知參數(shù)，結(jié)合粒子群優(yōu)化算法，得出動力方程；
步驟(5022)：根據(jù)實際需求，選定所述耗時參數(shù)或所述耗電參數(shù)或所述路程長度參數(shù)作為主要影響參數(shù)，并得出相應(yīng)的實時動力方程；
步驟(5023)：結(jié)合所述實時動力方程與所述虛擬地圖，確定實時路徑規(guī)劃方案。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于不完全信息情況下的智能移動路徑規(guī)劃方法，其特征在于，利用GPS定位裝置，獲取所述自身實時位置數(shù)據(jù)以及所述終點位置數(shù)據(jù)。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于不完全信息情況下的智能移動路徑規(guī)劃方法，其特征在于，利用全景攝像頭獲取所述周圍環(huán)境的視頻圖像。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于不完全信息情況下的智能移動路徑規(guī)劃方法，其特征在于，所述全景攝像頭底部配設(shè)有升降桿，用于調(diào)節(jié)所述全景攝像頭的拍攝高度。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于不完全信息情況下的智能移動路徑規(guī)劃方法，其特征在于，所述步驟(2)，包括：
步驟(201)：獲取周圍環(huán)境的視頻圖像；
步驟(202)：對所述視頻圖像進行除雜過濾處理，并進行模數(shù)轉(zhuǎn)化，獲得清晰化的視頻圖像數(shù)據(jù)；
步驟(203)：根據(jù)所述清晰化的視頻圖像數(shù)據(jù)獲得自身與周圍物體的相對距離數(shù)據(jù)。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于不完全信息情況下的智能移動路徑規(guī)劃方法，其特征在于，所述步驟(4)，包括：
步驟(401)：利用超聲波傳感器對周圍環(huán)境內(nèi)的所述生命體進行檢測，獲得超聲波檢測波譜圖；
步驟(402)：對所述超聲波檢測波譜圖進行除雜過濾處理，并進行模數(shù)轉(zhuǎn)化，獲得所述超聲波檢測數(shù)據(jù)；
步驟(403)：根據(jù)所述超聲波檢測數(shù)據(jù)，獲得所述運動狀態(tài)。