技术特征：
1.一种基于评估函数的机器人轨迹跟踪策略动态优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、分析机器人的机械结构，并根据实际的机械结构，建立机器人的运动学或动力学的相关模型；步骤2、利用机器人相关状态变量，设计机器人的轨迹追踪效果评估函数；步骤3、根据经验设置控制算法计算出的控制量相关参数的初始值；步骤4、在机器人运行时，采集所需要的数据传递给机器人的轨迹跟踪效果评估函数；步骤5、利用机器人的轨迹跟踪效果评估函数的结果及变化趋势，在线地对控制量进行修正；步骤6、在机器人运动过程中重复步骤4和步骤5，实现对控制量的动态优化。2.根据权利要求1所述的基于评估函数的机器人轨迹跟踪策略动态优化方法，其特征在于，步骤1所述的分析机器人的机械结构，并根据实际的机械结构，建立机器人的运动学或动力学的相关模型，具体如下：以机器人中心位置为基点a，建立机器人随动右手坐标系axyz以及机器人自身右手坐标系axyz，规定逆时针旋转方向为正方向，v
a
表示基点a的速度大小，θ表示a点速度与世界坐标系的ax轴的夹角，ω表示机器人绕a点旋转的角速度，表示机器人朝向与ax轴的夹角，则机器人的运动学模型表示为：其中，x
a
表示机器人中心沿x轴运动的距离，和v
ax
表示机器人中心沿x轴的线速度；y
a
表示机器人中心沿x轴运动的距离，和v
ay
表示机器人中心沿y轴的线速度；表示机器人朝向与ax轴的夹角，和ω都表示机器人绕a点旋转的角速度；令机器人的参考坐标为参考运动模型表示为：其中，机器人参考轨迹在t时刻的全局坐标为其中，机器人参考轨迹在t时刻的全局坐标为和v
rx
都表示机器人参考点处的沿x轴的速度，v
r
表示参考点处机器人的平动速度，θ
r
表示参考点处机器人的平动方向；和v
ry
表示机器人参考点处的沿y轴的速度；和ω
r
表示参考点处机器人的绕轴旋转速度；得到位姿的误差方程如下：其中，机器人参考轨迹在t时刻的全局坐标为此时机器人实际的坐标为
位姿误差为利用状态反馈控制法，得出机器人运动控制律如下：其中，v
ax
表示机器人中心沿x轴的线速度，v
ay
表示机器人中心沿y轴的线速度；k
v1
、k
v2
分别为x、y方向平动系数，k
ω
为转动系数，且k
v1
＞0，k
v2
＞0，k
ω
＞0。3.根据权利要求2所述的基于评估函数的机器人轨迹跟踪策略动态优化方法，其特征在于，步骤2所述的利用机器人相关状态变量，设计机器人的轨迹追踪效果评估函数，具体如下：设计机器人的轨迹追踪效果评估函数cost为：cost＝w1d1+w2d2其中d1表示机器人坐标与参考点处给定的运动方向所在直线之间的距离，d2表示机器人实际坐标与参考点坐标之间的距离，w1，w2为权重系数；d1，d2的表达式如下：的表达式如下：其中，θ
r
表示参考点处机器人的平动方向，表示机器人的参考坐标，θ表示实际的机器人的平动方向，表示机器人的实际坐标。4.根据权利要求3所述的基于评估函数的机器人轨迹跟踪策略动态优化方法，其特征在于，步骤3所述的根据经验设置控制算法计算出的控制量相关参数的初始值，具体如下：结合机器人实际使用中的速度限制以及轨迹规划算法规划出的路径参考点之间的距离参数，对机器人的轨迹跟踪状况进行计算机仿真，确定控制量相关参数k
v1
、k
v2
以及k
ω
的初始值。5.根据权利要求1所述的基于评估函数的机器人轨迹跟踪策略动态优化方法，其特征在于，步骤4所述的在机器人运行时，采集所需要的数据传递给机器人的轨迹跟踪效果评估函数，具体如下：在机器人实际运行时，利用各类传感器采集机器人的状态信息，并将数据实时传递给处理单元；在进行多传感器数据融合时，利用时间戳结合卡尔曼滤波的方式，进行各传感器间数据的同步。6.根据权利要求4或5所述的基于评估函数的机器人轨迹跟踪策略动态优化方法，其特征在于，步骤5所述的利用机器人的轨迹跟踪效果评估函数的结果及变化趋势，在线地对控制量进行修正，具体如下：对步骤3中给出的机器人的轨迹跟踪效果评估函数，分别对x和y求偏导，并将结果用于对控制量的修正，如下式所示：