技术特征：
1.一种基于单线激光雷达的自适应贴边作业方法，其特征在于，包括步骤：将单线激光雷达扫描所得的点云ξ
i
分解到xy平面，得到针对每一个点云ξ
i
的x、y分量分别为ξ
i
_x、ξ
i
_y，保存到集合a中，其中，xy平面与单线激光雷达的扫描面共面，且以单线激光雷达的中心为原点，y轴向上垂直地面，x轴指向路沿方向；对集合a中的ξ
i
_y依次进行两次差分运算，并对两次差分运算后将ξ
i
_y>＝0的点云进行滤波删除，得到ξ
i
_y<0的所有点云；将滤波删除后所得到的ξ
i
_y<0的所有点云进行dbscan聚类，得到数量为n的聚类集合φ
i
；利用路沿侧边点云的几何特征从聚类集合φ
i
中找出路沿侧边点云聚类，并将所述路沿侧边点云聚类中第一个点云ξ1的x分量ξ1_x作为当前帧路沿距离检测值；若当前帧路沿距离检测值与历史帧路沿距离检测值之差满足设定条件时，将满足设定条件各帧路沿检测结果的平均值ω作为路沿距离检测值d发送至机器人的整车控制器；发送指令使整车控制器根据路沿距离检测值d控制转向系统执行相应的动作以实现机器人贴边运动。2.根据权利要求1所述的基于单线激光雷达的自适应贴边作业方法，其特征在于，将单线激光雷达扫描所得的点云ξ
i
分解到xy平面之前，还包括步骤：将单线激光雷达扫描所得的点云数据进行预处理，剔除噪声点、异常点数据。3.根据权利要求2所述的基于单线激光雷达的自适应贴边作业方法，其特征在于，将单线激光雷达扫描所得的点云ξ
i
分解到xy平面之前，还包括步骤：对预处理后的点云进行直通滤波，保留序号id为设定范围值的点云。4.根据权利要求3所述的基于单线激光雷达的自适应贴边作业方法，其特征在于，将单线激光雷达扫描所得的点云ξ
i
分解到xy平面之前，还包括步骤：对直通滤波后的点云进行曲线平滑，保留曲线趋势特征。5.根据权利要求1所述的基于单线激光雷达的自适应贴边作业方法，其特征在于，对集合a中的ξ
i
_y依次进行两次差分运算，并对两次差分运算后将ξ
i
_y>＝0的点云进行滤波删除，得到ξ
i
_y<0的所有点云，具体包括步骤：对集合a中的ξ
i
_y进行第一次差分运算，得到集合a1；对集合a1中的ξ
i
_y进行第二次差分运算，得到集合a2；将集合a2中ξ
i
_y>＝0的点云数据进行滤波删除，在集合a2中保留ξ
i
_y<0的所有点云。6.根据权利要求1所述的基于单线激光雷达的自适应贴边作业方法，其特征在于，利用路沿侧边点云的几何特征从聚类集合φ
i
中找出路沿侧边点云聚类，并将所述路沿侧边点云聚类中第一个点云ξ1的x分量ξ1_x作为当前帧路沿检测结果，具体包括步骤：针对每一个聚类集合φ
i
，判断其中的点云是否满足(ξ
i
_y
–
ξ
i
‑1_y<δ)&&(ξ
max
_y
–
ξ
min
_y>σ)&&(ξ
max
_x
‑
ξ
min
_x<λ)&&(ξ
i
>m)，其中，ξ
max
_y为点云的最大y分量，ξ
min
_y为点云的最小y分量，ξ
max
_x为点云的最大x分量，ξ
min
_x为点云的最小x分量，δ、σ、λ、m均为设定阈值；若满足，则对应的聚类集合φ
i
即为路沿侧边点云聚类，将所述路沿侧边点云聚类中第一个点云ξ1的x分量ξ1_x作为当前帧路沿距离检测值，记为ε。7.根据权利要求6所述的基于单线激光雷达的自适应贴边作业方法，其特征在于，若当前帧路沿距离检测值与历史帧路沿距离检测值之差满足设定条件时，将满足设定条件各帧
路沿检测结果的平均值ω作为路沿距离检测值d发送至机器人的整车控制器，具体包括步骤：在第i时刻，若(|ε
i
‑1‑
ε
i
|<η)，则将ε
i
存入队列l中；取队列l中ε
i
的平均值ω作为路沿距离检测值d发送至机器人的整车控制器。8.根据权利要求1所述的基于单线激光雷达的自适应贴边作业方法，其特征在于，发送指令使整车控制器根据路沿距离检测值d控制转向系统执行相应的动作实现机器人贴边运动，具体包括步骤：启动前根据路沿距离检测值d进行车身姿态调整，若α<d<β，则车身方向与行进方向一致，通过整车控制器控制转向系统回正；若d>β，则通过整车控制器控制转向系统右转一定角度，完成车身姿态调整；若d<α，则通过整车控制器控制转向系统左转一定角度，完成车身姿态调整；完成车身姿态调整后，发送指令使整车控制器根据当前路沿距离检测值d、车身姿态及停障信息控制转向系统执行进行横向、纵向、制动控制，以实现机器人贴边运动。9.一种基于单线激光雷达的自适应贴边作业装置，其特征在于，包括：点云分量获取模块，用于将单线激光雷达扫描所得的点云ξ
i
分解到xy平面，得到针对每一个点云ξ
i
的x、y分量分别为ξ
i
_x、ξ
i
_y，保存到集合a中，其中，xy平面与单线激光雷达的扫描面共面，且以单线激光雷达的中心为原点，y轴向上垂直地面，x轴指向路沿方向；差分运算模块，用于对集合a中的ξ
i
_y依次进行两次差分运算，并对两次差分运算后将ξ
i
_y>＝0的点云进行滤波删除，得到ξ
i
_y<0的所有点云；点云聚类模块，用于将滤波删除后所得到的ξ
i
_y<0的所有点云进行dbscan聚类，得到数量为n的聚类集合φ
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；路沿距离检测模块，用于利用路沿侧边点云的几何特征从聚类集合φ
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中找出路沿侧边点云聚类，并将所述路沿侧边点云聚类中第一个点云ξ1的x分量ξ1_x作为当前帧路沿距离检测值；路沿距离优化模块，用于若当前帧路沿距离检测值与历史帧路沿距离检测值之差满足设定条件时，将满足设定条件各帧路沿检测结果的平均值ω作为路沿距离检测值d发送至机器人的整车控制器；贴边运动控制模块，用于发送指令使整车控制器根据路沿距离检测值d控制转向系统执行相应的动作实现机器人贴边运动。10.一种机器人，其特征在于，包括：单线激光雷达，安装于机器人前侧，其扫描面与地面垂直且与路沿相交设定夹角；整车控制器，用于根据指令控制机器人的横向、纵向移动及制动；工控机，分别与所述单线激光雷达和整车控制器信号连接，用于实现如权利要求1至8中任一项所述的自适应贴边作业方法。