1.一種基于詞袋樹群模型的機器人定位和導航方法，其特征在于，包括以下步驟：
1)輸入長時間的包含低動態(tài)室內場景變化的視頻流；
2)從視頻流圖像中離線抽取特征；
3)對得到的特征通過k-means++算法進行聚類；
4)對聚類得到的子空間進行迭代聚類；
5)對迭代聚類后的特征建立詞袋樹模型；
6)每隔一定時間保存建立的詞袋樹模型，拷貝后繼續(xù)更新，得到詞袋樹群模型；
7)通過統(tǒng)計原理對低動態(tài)物體的運動規(guī)律進行統(tǒng)計；
8)根據步驟6)得到的詞袋樹群模型，利用所述運動規(guī)律分析確定當前時刻對應的詞袋樹模型；
9)將步驟8)確定的詞袋樹模型用于回環(huán)檢測，實現(xiàn)機器人在低動態(tài)環(huán)境下的定位和導航。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟5)對詞袋樹模型中的每個特征，保存其正向索引和反向索引。
3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述正向索引中包含每一幀圖像的特征以及該特征所在樹的父節(jié)點，所述反向索引存儲每一個特征所在的圖像的序號以及在該圖像中所占的比重，其值為詞頻與反向文本頻率的乘積。
4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟6)間隔一定時間后保存已經建立的樹模型，并且復制上一個樹模型，對這個復制的樹模型進行更新，直到間隔時間到或者已經出現(xiàn)運動重復，從而構建詞袋樹群模型。
5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟8)根據所述運動規(guī)律得出三個概率最大的詞袋樹模型，并依次將此時通過環(huán)境獲得的特征向量與三個概率最大的詞袋樹模型中的特征分別進行匹配。
6.如權利要求5所述的方法，其特征在于，在所述匹配過程中，通過反向索引快速定位到所需要比較的相似圖像，通過正向索引快速檢查圖像中的特征。
7.如權利要求6所述的方法，其特征在于，步驟9)中，成功匹配樹模型后，則將所述樹模型作為機器人定位與回環(huán)檢測的數(shù)據庫，并利用新得到的圖像不斷更新。