1.一种物流机器人的路径规划方法，所述物流机器人的路径规划方法包括以下步骤：
挑选配置好的所述物流机器人分别与路径规划按照第一比例权重分配、第二比例权重分配、第三比例权重分配进行要素权重分配；
开展不同的所述物流机器人、不同所述路径规划要素权重的路径规划效果测试，测试路径规划方法的准确性、速度性、容错性；
得到所述路径规划效果测试测试的测试结果，进行综合分析，挑选最优的要素权重；
基于所述物流机器人的影响要素与所述最优的要素权重数据，以最小二乘法进行拟合，得到所述物流机器人的路径规划要素分配与路径规划的要素权重推荐模型；
基于所述要素权重推荐模型，计算其他物流机器人路径规划要素分配的最优要素权重；
开展应用与测试，验证不同要素权重分配以及要素权重的所述物流机器人的路径规划效果。
2.如权利要求1所述的一种物流机器人的路径规划方法，其特征在于：
所述挑选配置好的所述物流机器人分别与路径规划按照第一比例权重分配、第二比例权重分配、第三比例权重分配进行要素权重分配，包括：
每种物流机器人分别与所述机器人所在地图，按照第一比例权重分配、第二比例权重分配、第三比例权重分配进行要素权重分配；
所述开展不同的所述物流机器人、不同所述路径规划要素权重的路径规划效果测试，测试路径规划方法的准确性、速度性、容错性，还包括：
为了避免后处理装置对机器人行进速度优化和机器人负载优化的影响，选择的测试路径规划方法不安装后处理装置，即不安装速度优化后处理装置、不安装负载优化装置；
所述路径规划效果测试过程为依次基于无路径规划添加剂的地图以及以不同要素权重分配的路径规划添加剂分别以第一比例权重分配、第二比例权重分配、第三比例权重分配与地图要素的路径规划；
分别按照通用标准规定进行物流机器人下的稳态工况的路径规划消耗、机器人行进速度优化和机器人负载优化的测试；
所述测试的测试数据按照通用标准要求进行比路径规划g/kWh、机器人行进速度优化比km/h、机器人负载优化比提升g/kWh的计算。
3.如权利要求1所述的一种物流机器人的路径规划方法，其特征在于：
所述测试还包括速度性的测试，分别测试不同路径规划在路径规划方法额定速度的变化值，在路径规划方法速度达到额定速度后，稳定100秒后，开始测试路径规划方法的变化
20秒，基于20秒的变化值计算平均值，即可得到相应路径规划在路径规划方法额定速度下的变化值；
计算得到的不同路径规划的比路径规划g/kWh、机器人行进速度优化比km/h、机器人负载优化比提升g/kWh、额定速度变化值N·m，与无标注物流机器人的地图试验结果进行对比，所述不同路径规划为添加不同要素权重分配、权重的物流机器人。
4.如权利要求1所述的一种物流机器人的路径规划方法，其特征在于：
所述基于所述物流机器人的影响要素与所述最优的要素权重数据，以最小二乘法进行拟合，得到所述物流机器人的路径规划要素分配与路径规划的要素权重推荐模型，还包括：
依据路径规划效果测试结果，挑选出要素权重分配最佳的路径规划要素的权重；
基于ORIGIN软件，以所述物流机器人的有效影响要素、要素权重复制到ORIGIN表格中，以所述物流机器人的有效影响要素为自变量，设置为x；以要素权重为因变量，设置为y；
基于ORIGIN软件的“统计”中的“最小二乘法”，通过下述公式对x、y进行拟合，得到所述拟合后的数据模型：
C＝58.80×a－6.28×b+9.99×c－8.20×e+11.80×f－203.28；
基于所述拟合后的数据模型，以其他要素权重分配的组分当做x值，计算得出不同要素权重分配的要素权重。
5.如权利要求1所述的一种物流机器人的路径规划方法，其特征在于：
所述开展应用与测试，验证不同要素权重分配以及要素权重的所述物流机器人的路径规划效果，至少还包括：
将第一物流机器人要素权重分配以行进能力要素在地图中，基于无标注物流机器人的路径规划、添加物流机器人的路径规划，至少基于第三比例权重分配、第四比例权重分配、第五比例权重分配……第n比例权重分配、第n+1比例权重分配下进行路径规划效果功率和路径规划消耗率测试；
将第二物流机器人要素权重分配以负载状态要素在地图中，开展无标注物流机器人的路径规划、添加物流机器人的路径规划的路径规划的地图路径规划效果测试；
将第三物流机器人要素权重分配以空间道路的交通状态要素在地图中，在地图车中路径规划第一方向后，通过摄像头观察路径规划方法道路表面。
6.一种物流机器人的路径规划系统，所述物流机器人的路径规划系统包括以下模块：
要素权重分配模块，挑选配置好的所述物流机器人分别与路径规划按照第一比例权重分配、第二比例权重分配、第三比例权重分配进行要素权重分配；
效果测试模块，开展不同的所述物流机器人、不同所述路径规划要素权重的路径规划效果测试，测试路径规划方法的准确性、速度性、容错性；
最优处理模块，得到所述路径规划效果测试测试的测试结果，进行综合分析，挑选最优的要素权重；
推荐模型模块，基于所述物流机器人的影响要素与所述最优的要素权重数据，以最小二乘法进行拟合，得到所述物流机器人的路径规划要素分配与路径规划的要素权重推荐模型；
数据扩展模块，基于所述要素权重推荐模型，计算其他物流机器人路径规划要素分配的最优要素权重；
应用与测试模块，开展应用与测试，验证不同要素权重分配以及要素权重的所述物流机器人的路径规划效果。
7.如权利要求6所述的一种物流机器人的路径规划系统，所述要素权重分配模块，挑选配置好的所述物流机器人分别与路径规划按照第一比例权重分配、第二比例权重分配、第三比例权重分配进行要素权重分配，包括：
每种物流机器人分别与所述机器人所在地图，按照第一比例权重分配、第二比例权重分配、第三比例权重分配进行要素权重分配；
所述开展不同的所述物流机器人、不同所述路径规划要素权重的路径规划效果测试，测试路径规划方法的准确性、速度性、容错性，还包括：
为了避免后处理装置对机器人行进速度优化和机器人负载优化的影响，选择的测试路径规划方法不安装后处理装置，即不安装速度优化后处理装置、不安装负载优化装置；
所述路径规划效果测试过程为依次基于无路径规划添加剂的地图以及以不同要素权重分配的路径规划添加剂分别以第一比例权重分配、第二比例权重分配、第三比例权重分配与地图要素的路径规划；
分别按照通用标准规定进行物流机器人下的稳态工况的路径规划消耗、机器人行进速度优化和机器人负载优化的测试；
所述测试的测试数据按照通用标准要求进行比路径规划g/kWh、机器人行进速度优化比km/h、机器人负载优化比提升g/kWh的计算。
8.如权利要求6所述的一种物流机器人的路径规划系统，所述测试还包括速度性的测试，分别测试不同路径规划在路径规划方法额定速度的变化值，在路径规划方法速度达到额定速度后，稳定100秒后，开始测试路径规划方法的变化20秒，基于20秒的变化值计算平均值，即可得到相应路径规划在路径规划方法额定速度下的变化值；
计算得到的不同路径规划的比路径规划g/kWh、机器人行进速度优化比km/h、机器人负载优化比提升g/kWh、额定速度变化值N·m，与无标注物流机器人的地图试验结果进行对比，所述不同路径规划为添加不同要素权重分配、权重的物流机器人。
9.如权利要求6所述的一种物流机器人的路径规划系统，
所述推荐模型模块，基于所述物流机器人的影响要素与所述最优的要素权重数据，以最小二乘法进行拟合，得到所述物流机器人的路径规划要素分配与路径规划的要素权重推荐模型，还包括：
依据路径规划效果测试结果，挑选出要素权重分配最佳的路径规划要素的权重；
基于ORIGIN软件，以所述物流机器人的有效影响要素、要素权重复制到ORIGIN表格中，以所述物流机器人的有效影响要素为自变量，设置为x；以要素权重为因变量，设置为y；
基于ORIGIN软件的“统计”中的“最小二乘法”，通过下述公式对x、y进行拟合，得到所述拟合后的数据模型：
C＝58.80×a－6.28×b+9.99×c－8.20×e+11.80×f－203.28；
基于所述拟合后的数据模型，以其他要素权重分配的组分当做x值，计算得出不同要素权重分配的要素权重。
10.如权利要求6所述的一种物流机器人的路径规划系统，所述应用与测试模块，开展应用与测试，验证不同要素权重分配以及要素权重的所述物流机器人的路径规划效果，至少还包括：
将第一物流机器人要素权重分配以行进能力要素在地图中，基于无标注物流机器人的路径规划、添加物流机器人的路径规划，至少基于第三比例权重分配、第四比例权重分配、第五比例权重分配……第n比例权重分配、第n+1比例权重分配下进行路径规划效果功率和路径规划消耗率测试；
将第二物流机器人要素权重分配以负载状态要素在地图中，开展无标注物流机器人的路径规划、添加物流机器人的路径规划的路径规划的地图路径规划效果测试；
将第三物流机器人要素权重分配以空间道路的交通状态要素在地图中，在地图车中路径规划第一方向后，通过摄像头观察路径规划方法道路表面。