1.一种四旋翼飞行器视觉受限的视觉伺服控制方法，其特征在于，所述方法包括：基于设置在四旋翼飞行器底部的摄像设备采集的图像信息建立四旋翼飞行器的可操作空间到任务空间的瞬时运动学方程；

对所述摄像设备的单个特征点透视投影模型进行求导简化处理，并基于求导简化结果与所述瞬时运动学方程结合，获得单个特征点在虚拟图像二维平面中与所述摄像设备的运动关系；

将单个特征点在虚拟图像二维平面中与所述摄像设备的运动关系应用到跟踪目标的多个特征点中进行多特征点方程的构建处理，获得多特征点方程；

采用动态模式分解对所述多特征点方程进行降维处理，获得视觉伺服控制的状态方程；

基于所述视觉伺服控制的状态方程进行控制成本函数构建处理，获得控制成本函数；

基于所述控制成本函数和所述状态方程引入约束条件进行非线性优化处理，形成非线性优化问题方程；

基于非线性最优化工具CasADI对所述非线性优化问题方程进行求解处理，并基于求解结果进行视觉伺服控制处理；

其中，所述基于设置在四旋翼飞行器底部的摄像设备采集的图像信息建立四旋翼飞行器的可操作空间到任务空间的瞬时运动学方程，包括：构建四旋翼飞行器动态模型中的惯性坐标系A＝{Oa,Xa,Ya,Za}和机体坐标系B＝{Ob,Xb,Yb,Zb}，机载相机参考系C＝{Oc,Xc,Yc,Zc}摄像设备的虚拟二维平面投影坐标系Cp＝{Vp,Up}，四旋翼飞行器的重心与机体坐标系的原点Ob重合；

a T

假设η＝[ηx ηy ηz ψ] 表示四旋翼飞行器在惯性坐标系下的位置向量和航向角；(ηx0 ηy0 ηz0)表示重心在机体坐标系下的坐标；(fx fy fz)表示摄像设备到四旋翼飞行器的重心的距离；

建立摄像设备与四旋翼飞行器的空间位置关系方程如下：其中，s＝sin(·),c＝cos(·)；对方程(1)微分，同时引入四旋翼飞行器的机动性约束Tμ＝[μlμmμnω]，构建四旋翼飞行器的可操作空间到任务空间的瞬时运动学方程如下：其中，所述瞬时运动学方程中的Ja(ψ(t))如下：所述瞬时运动学方程表示四旋翼飞行器的可操作空间μ(t)到任务空间 的线性映射；μ(t)表示四旋翼飞行器的机动性约束函数；ψ表示航向角；ψ(t)表示航向角的时间函数；

Ja(ψ(t))表示映射矩阵；

2.根据权利要求1所述的视觉伺服控制方法，其特征在于，所述对所述摄像设备的单个特征点透视投影模型进行求导简化处理，包括：C i C iC iC i T

由摄像设备获得图像的第i个特征点在机载相机参考系C下表示为 ξ ＝[x y z]；第p i p ip i Ti个特征点在虚拟二维平面投影坐标系Cp下对应坐标为ξ ＝[u v]；

则摄像设备的单特征点透视投影模型如下：

其中，fc为摄像设备的焦距；

对所述单特征点透视投影模型进行求导简化处理，获得单个特征点在虚拟图像二维平面中与摄像设备的运动关系：a a c

其中，νc(t)、ωc(t)分别表示摄像设备的速度和角速度；Ra表示惯性坐标系A到摄像设备的虚拟二维平面投影坐标系Cp的旋转矩阵； 为Jacobian图像矩阵，表达式如下：

p i p i p i

其中，u表示第i个特征点在虚拟二维平面投影坐标系Cp下对应坐标ξ内的元素；v表p i c i示第i个特征点在虚拟二维平面投影坐标系Cp下对应坐标ξ内的元素；z 表示表示摄像设备的图像平面的第i个特征点坐标深度。

3.根据权利要求1所述的视觉伺服控制方法，其特征在于，所述基于求导简化结果与所述瞬时运动学方程结合，获得单个特征点在虚拟图像二维平面中与所述摄像设备的运动关系，包括：将所述瞬时运动学方程代入求导简化结果中，获得单个特征点在虚拟图像二维平面中与所述摄像设备的运动关系如下：c

其中，Ta表示四旋翼飞行器运动速度表换矩阵；Ra表示惯性坐标系A到摄像设备的虚拟二维平面投影坐标系Cp的旋转矩阵。

4.根据权利要求1所述的视觉伺服控制方法，其特征在于，所述多特征点方程如下：其中：

p i p ip i c i

其中，ξ ＝[ u v ]和z 分别表示摄像设备的图像平面的第i个特征点坐标及其深度；

c

Ra表示惯性坐标系A到摄像设备的虚拟二维平面投影坐标系Cp的旋转矩阵；Ta表示四旋翼飞行器运动速度表换矩阵；Jr(.)表示第r个特征点对应的Jacobian图像矩阵。

5.根据权利要求1所述的视觉伺服控制方法，其特征在于，所述采用动态模式分解对所述多特征点方程进行降维处理，获得视觉伺服控制的状态方程，包括：构建所述四旋翼飞行器的状态空间表达式如下：l T

其中，μref＝[uref umref unref  ωref]表示四旋翼飞行器的期望速度及期望航向角速度；

A表示四旋翼飞行器的动态矩阵；B表示四旋翼飞行器的控制矩阵；

针对公式(9)的输入和四旋翼飞行器的状态进行s次的快照测量构成新的向量如下：将公式(9)改写为：

对公式(10)改成为矩阵乘积形式如下：

采用动态模式分解对四旋翼飞行器的控制系统进行系统辨识，估计动态矩阵A和控制矩阵B，估计值如下：通过系统辨识转换为：

将公式(8)和公式13进行结合，将状态变量重构为 得到方程如下：

令t为控制系统当前时间，T为预测范围，则公式(14)转化为控制系统预测模型：p c

其中，l表示预测步长；fp(ξ,z,ψ,μ)表示方程(8)的近似模型；fμ(Φ,μ,μref)表示方程(9)的近似模型； 表示矩阵 左奇异值向量矩阵； 表示奇异值分解矩阵； 表示的右奇异值向量矩阵； 表示 的右奇异值向量矩阵。

6.根据权利要求5所述的视觉伺服控制方法，其特征在于，所述基于所述视觉伺服控制的状态方程进行控制成本函数构建处理，包括：构建优化性能指标如下：

其中，图像特征点的代价： 速度输入代价：μref(l|

2r×2r 2m×2m

t)；Qp∈R >0,Qu∈R >0为正定的权值函数；图像终端代价函数：由此，控制成本函数如下：

其中，τ表示积分变量； 表示成本函数。

7.根据权利要求6所述的视觉伺服控制方法，其特征在于，所述基于所述控制成本函数和所述状态方程引入约束条件进行非线性优化处理，形成非线性优化问题方程，包括：令smin、smax分别表示跟踪目标特征点最小最大值，则视野约束：令 分别表示四旋翼飞行器运动速度最小最大值，引入控制速度约束：

则根据成本函数、视野约束和控制速度约束构建非线性优化问题方程如下：其中，S表示视野约束量；U表示控制速度约束量。

8.一种采用了如权利要求1‑7任何一项所述方法的四旋翼飞行器视觉受限的视觉伺服控制系统，其特征在于，所述系统包括：建立模块：用于基于设置在四旋翼飞行器底部的摄像设备采集的图像信息建立四旋翼飞行器的可操作空间到任务空间的瞬时运动学方程；

结合模块：用于对所述摄像设备的单个特征点透视投影模型进行求导简化处理，并基于求导简化结果与所述瞬时运动学方程结合，获得单个特征点在虚拟图像二维平面中与所述摄像设备的运动关系；

第一构建模块：用于将单个特征点在虚拟图像二维平面中与所述摄像设备的运动关系应用到跟踪目标的多个特征点中进行多特征点方程的构建处理，获得多特征点方程；

降维模块：用于采用动态模式分解对所述多特征点方程进行降维处理，获得视觉伺服控制的状态方程；

第二构建模块：用于基于所述视觉伺服控制的状态方程进行控制成本函数构建处理，获得控制成本函数；

非线性优化模块：用于基于所述控制成本函数和所述状态方程引入约束条件进行非线性优化处理，形成非线性优化问题方程；

控制模块：用于基于非线性最优化工具CasADI对所述非线性优化问题方程进行求解处理，并基于求解结果进行视觉伺服控制处理。