轮式模块化机器人在满足人类对于无人自主任务需求时具有很多优势，机器人组合体构型在搬运物资、山地越障等方面更具有独特优势。提出一种多模块机器人构型优化规划方法，构建数字化地形表达，建立参数化地形辨识模型，运用遗传算法构建能耗与时间加权组合的最优构型，改变约束条件在不同地形下进行大量平行运行得到大量地形-最优构型参数结果对，将地形集合构建为输入集，将最优构型集合构建为输出集，训练借助神经网络技术快速得到面向任意地形的最佳组合体构型，使得组合体在面对三维复杂地形时实现高成功率、高可靠性越障运动，同时将能耗成本和时间成本降至最低。通过物理引擎平台仿真搭建仿真野外地形，对规划得到的构型进行了通过性验证和性能测试，各构型均能完成地形跨越，同时验证了规划算法的优化能力；和搭建模块化机器人样机实物进行实验，算法规划的6×1刚性连接构型完成了2倍轴距宽沟壑的跨越，证明验证了本文方法能够高效计算复杂地形下的机器人最优越障构型算法的可行性。