1.一种无人机针对杆型障碍物的规避方法，其特征在于，包括如下方法：通过无人机上的探测设备对飞行路径上的周边环境进行感知和识别，所述探测设备实时输出的探测数据；

所述无人机根据探测数据获取杆型障碍物的相对位置信息，所述相对位置信息包括无人机与杆型障碍物的相对距离和无人机与杆型障碍物的相对角度；所述无人机根据无人机与杆型障碍物的相对距离和无人机与杆型障碍物的相对角度确定杆型障碍物的轮廓；

所述无人机根据杆型障碍物的轮廓计算出当前姿态下最小距离dmin，具体如下：根据所述无人机包裹机体外缘呈椭球体，建立椭球体的无人机上任意一点在惯性坐标系中的坐标：x′＝R-1(x,y,z)T，

其中，(x,y,z)T为所述椭球体上任意点位置；

-1

R 为旋转矩阵R的逆矩阵，旋转矩阵R为：

为侧倾角，θ为俯仰角，ψ为偏航角；

所述椭球体的无人机上一点s1可表示为：s1＝s0+λ2(s1-s0)，其中λ2为常数，b＜＜λ2＜＜a，s0为椭球体中心位置矢量，s1为椭球体上任意点位置矢量；

a为椭球体长轴半径，b为椭球体短轴半径；

根据杆型障碍物的轮廓确定杆型障碍物两端的位置和回转半径ρ；

所述障碍物上任意一点s2可表示为：s2＝u+λ1(q-u)，其中，λ1为常数，0<λ1<1，q和u分别为杆型障碍物沿轴向两端点位置矢量；

椭球体上任意点与障碍物表面之间的最小距离为：min(Δr)＝min(|s1s2|-ρ)，Δr为空间最小距离矢量，且Δr＝s2-s1，ρ为障碍物的回转半径；

通过二次规划和正交分解，得出min(Δr)＝min(vTv)，其中v＝Rx+QTy，Q为是列向量为单位长度且相互正交的矩阵,R为三角矩阵；向量y＝u-s0；

优化求解得： 其中，其中vmin为v

的最小值；

根据当前姿态下最小距离dmin，无人机进行碰撞紧迫性评估，确定是否调整飞行的轨迹路线。

2.根据权利要求1所述的无人机针对杆型障碍物的规避方法，其特征在于，所述椭球体上任意点与障碍物表面之间的最小距离min(Δr)通过二次规划为：min(Δr)＝min(Ax+y)T(Ax+y)其中，矩阵 向量y＝u-s0，向量x＝[x1 x2]T，且0

3.根据权利要求2所述的无人机针对杆型障碍物的规避方法，其特征在于，对矩阵A正交分解后得到min(Δr)＝min(Rx+QTy)T(Rx+QTy)。

4.根据权利要求1所述的无人机针对杆型障碍物的规避方法，其特征在于，所述碰撞紧迫性评估具体为：当前姿态下最小距离dmin小于等于设定阈值距离dth，通过避障算法重新规划路径；

当前姿态下最小距离dmin小于碰撞危险距离dhaz，通过反向飞行避免碰撞。

5.根据权利要求1所述的无人机针对杆型障碍物的规避方法，其特征在于，所述探测设备包括毫米波雷达和超声波传感器，用于障碍物识别与感知。

6.根据权利要求1所述的无人机针对杆型障碍物的规避方法，其特征在于，根据杆型障碍物的轮廓确定杆型障碍物两端的位置和回转半径ρ，具体为：所述杆型障碍物的轮廓为每一时刻探测设备测得的散点数据组成，所述散点数据包括无人机与杆型障碍物的相对距离和无人机与杆型障碍物的相对角度；根据所述杆型障碍物的轮廓的曲线弧长和弧度求解出该障碍物的回转半径ρ，根据探测设备测得的杆型障碍物高度，确定障碍物轴向两端点的空间位置。