1.一种基于干扰观测器的新型无人机姿态系统积分滑模控制方法，其特征在于，所述方法包括：实时获取干扰观测器观测到的参数误差和外部扰动；

将所述参数误差和外部扰动输入新型的积分滑模控制器中，使所述新型的积分滑模控制器根据所述参数误差和外部扰动，输出控制信号对无人机的姿态进行控制；

其中，所述新型的积分滑模控制器的构建方式为：

根据无人机的动力学特性，构建无人机姿态动力学系统模型；

确定姿态角误差，构建积分滑模面；

构建积分滑模趋近律；

根据所述无人机姿态动力学系统模型、所述积分滑模面和所述积分滑模趋近律，构建新型的积分滑模控制器；

所述无人机姿态动力学系统模型为：

其中， 是俯仰角加速度，是俯仰角速度，是翻滚角加速度，是翻滚角速度，是偏航角加速度，是偏航角速度；Jx为四旋翼无人机x轴的转动惯量，Jy为四旋翼无人机y轴的转动惯量，Jz为四旋翼无人机z轴的转动惯量； 为y轴的空气阻尼系数，Kθ为x轴的空气阻尼系数，Kη为z轴的空气阻尼系数；俯仰角的参数误差和外部干扰的总干扰为 翻滚角的参数误差和外部干扰的总干扰为dθ(t)，偏航角的参数误差和外部干扰的总干扰为dη(t)，l为力臂长度； 为俯仰角的控制器输出，uθ为翻滚角的控制器输出，uη为偏航角的控制器输出，c是恒力系数；

所述积分滑模面为：

其中，Kp是比列项参数矩阵，Ki是积分项参数矩阵，Kd是微分项参数矩阵，K1是缩放参数矩阵， kpθ和kpη为比列项参数， kiθ和kiη为积分项参数， kdθ和kdη为微分项参数， k1θ和k1η为缩放参数，是姿态误差矩阵，是俯仰角，θ是翻滚角，η是偏航角， 是俯仰角目标值，θd是翻滚角目标值，ηd是偏航角目标值， 是姿态角速度的误差， 是俯仰角速度的误差， 是翻滚角速度的误差， 是偏航角速度的误差，τ是积分用到的时间变量，s是积分滑模面矩阵， 是俯仰角的滑模面，sθ是翻滚角的滑模面，sη是偏航角的滑模面，e(τ)是τ时刻的姿态误差矩阵，t是时间；

所述积分滑模趋近律为：

其中，是对积分滑模面的导数，K2为指数趋近项参数矩阵，K3为等速趋近项参数矩阵，和k2η为指数趋近项参数， k3θ和k3η为等速趋近项参数， s是积分滑模面矩阵；

所述新型的积分滑模控制器为：

其中， 为控制器输出矩阵， 代表俯仰角的控制器输出，uθ代表翻滚角的控制器输出，uη代表偏航角的控制器输出，K0为空气阻尼系数矩阵， 为y轴的空气阻尼系数，Kθ为x轴的空气阻尼系数，Kη为z轴的空气阻尼系数；为姿态角速度矩阵，为姿态角加速度矩阵， 是姿态角矩阵， 为无人机转动惯量参数矩阵，Jx为四旋翼无人机x轴的转动惯量，Jy为四旋翼无人机y轴的转动惯量，Jz为四旋翼无人机z轴的转动惯量； 是总干扰估计值矩阵， 是俯仰角的总干扰估计值， 是翻滚角的总干扰估计值， 是偏航角的总干扰估计值， 是力臂长度矩阵，l为力臂长度，c是恒力系数；Kp是比列项参数矩阵，Ki是积分项参数矩阵，Kd是微分项参数矩阵，K1是缩放参数矩阵，是姿态角速度的误差，s是积分滑模面矩阵，K2为指数趋近项参数矩阵，K3为等速趋近项参数矩阵。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述干扰观测器的构建方式为：根据无人机姿态动力学系统模型，确定对应的干扰项；

根据所述干扰项，构建出干扰观测器。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述干扰观测器为：

其中，是姿态角速度估计值的微分，是姿态角速度的估计值，为姿态角速度矩阵，Z1是总干扰估计值，Z2是总干扰导数的估计值， 是总干扰估计值的导数， 是总干扰导数估计值的导数，L是力臂长度矩阵，u为控制器输出矩阵，L0、L1、L2、L3是误差参数矩阵，L0θ、L0η、 L1θ、L1η、 L2θ、L2η、L3θ和L3η是误差参数；λ是辅助参数，λ>0，sat(x)为饱和函数，其中，maxVal为设定的饱和函数最大值，R为实数。

4.一种基于干扰观测器的新型无人机姿态系统积分滑模控制装置，其特征在于，所述装置包括：信息获取模块，用于实时获取干扰观测器观测到的参数误差和外部扰动；

控制模块，用于将所述参数误差和外部扰动输入新型的积分滑模控制器中，使所述新型的积分滑模控制器根据所述参数误差和外部扰动，输出控制信号对无人机的姿态进行控制；

其中，所述新型的积分滑模控制器的构建方式为：

根据无人机的动力学特性，构建无人机姿态动力学系统模型；

确定姿态角误差，构建积分滑模面；

构建积分滑模趋近律；

根据所述无人机姿态动力学系统模型、所述积分滑模面和所述积分滑模趋近律，构建新型的积分滑模控制器；

所述无人机姿态动力学系统模型为：

其中， 是俯仰角加速度，是俯仰角速度，是翻滚角加速度，是翻滚角速度，是偏航角加速度，是偏航角速度；Jx为四旋翼无人机x轴的转动惯量，Jy为四旋翼无人机y轴的转动惯量，Jz为四旋翼无人机z轴的转动惯量； 为y轴的空气阻尼系数，Kθ为x轴的空气阻尼系数，Kη为z轴的空气阻尼系数；

俯仰角的参数误差和外部干扰的总干扰为 翻滚角的参数误差和外部干扰的总干扰为dθ(t)，偏航角的参数误差和外部干扰的总干扰为dη(t)，l为力臂长度；

为俯仰角的控制器输出，uθ为翻滚角的控制器输出，uη为偏航角的控制器输出，c是恒力系数；

所述积分滑模面为：

其中，Kp是比列项参数矩阵，Ki是积分项参数矩阵，Kd是微分项参数矩阵，K1是缩放参数矩阵，kpθ和kpη为比列项参数， kiθ和kiη为积分项参数， kdθ和kdη为微分项参数， k1θ和k1η为缩放参数， 是姿态误差矩阵，是俯仰角，θ是翻滚角，η是偏航角， 是俯仰角目标值，θd是翻滚角目标值，ηd是偏航角目标值， 是姿态角速度的误差， 是俯仰角速度的误差， 是翻滚角速度的误差， 是偏航角速度的误差，τ是积分用到的时间变量，s是积分滑模面矩阵， 是俯仰角的滑模面，sθ是翻滚角的滑模面，sη是偏航角的滑模面，e(τ)是τ时刻的姿态误差矩阵，t是时间；

所述积分滑模趋近律为：

其中，是对积分滑模面的导数，K2为指数趋近项参数矩阵，K3为等速趋近项参数矩阵，k2θ和k2η为指数趋近项参数， k3θ和k3η为等速趋近项参数， s是积分滑模面矩阵；

所述新型的积分滑模控制器为：

其中， 为控制器输出矩阵， 代表俯仰角的控制器输出，uθ代表翻滚角的控制器输出，uη代表偏航角的控制器输出，K0为空气阻尼系数矩阵， 为y轴的空气阻尼系数，Kθ为x轴的空气阻尼系数，Kη为z轴的空气阻尼系数；为姿态角速度矩阵，为姿态角加速度矩阵， 是姿态角矩阵， 为无人机转动惯量参数矩阵，Jx为四旋翼无人机x轴的转动惯量，Jy为四旋翼无人机y轴的转动惯量，Jz为四旋翼无人机z轴的转动惯量； 是总干扰估计值矩阵， 是俯仰角的总干扰估计值， 是翻滚角的总干扰估计值， 是偏航角的总干扰估计值， 是力臂长度矩阵，l为力臂长度，c是恒力系数；Kp是比列项参数矩阵，Ki是积分项参数矩阵，Kd是微分项参数矩阵，K1是缩放参数矩阵，是姿态角速度的误差，s是积分滑模面矩阵，K2为指数趋近项参数矩阵，K3为等速趋近项参数矩阵。

5.一种无人机，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至3中任一项所述方法的步骤。

6.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至3中任一项所述的方法的步骤。