1.一种无人机避障飞行方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、通过六向超声设备实时探测无人机邻域环境，并通过惯性传感器探测并计算得到无人机的速度矢量；

S2、通过判别六向超声设备是否收到回波信号以检测多障碍物，并计算多障碍物各自的逼近速度矢量；

S3、根据无人机的速度矢量和多障碍物各自的逼近速度矢量，通过粒子群模型计算防碰撞加速矢量；

S4、驱动无人机按防碰撞加速矢量调整位姿，以规避多障碍物；

所述六向超声设备为安装于无人机的机身，分别朝向前、后、上、下、左和右共六个方向的六组超声收发元件；每组所述超声收发元件均包括发射端和接收端；

每组所述超声收发元件的发射端均发射功率如下式所示的超声波：；

；

其中，T为发射周期，s(n∙T)为第n个发射周期时超声波的功率，sin(∙)为正弦函数，π为圆周率，f(m)为第m个预设的超声波频率，%为取余运算，M为预设的超声波频率值数目；

所述惯性传感器为三轴加速度传感器；

所述S1通过惯性传感器探测并计算得到无人机的速度矢量的方法包括以下步骤：A1、通过三轴加速度传感器探测无人机在三维空间笛卡尔坐标系中x轴方向加速度、y轴方向加速度和z轴方向加速度；

A2、根据下式计算得到无人机的速度矢量：

；

其中，vU(k)为无人机在k时刻的速度矢量，vU,x(k)为无人机在k时刻的x轴方向速度，vU,y(k)为无人机在k时刻的y轴方向速度，vU,z(k)为无人机在k时刻的z轴方向速度，aU,x(i)为无人机在i时刻的x轴方向加速度，aU,y(i)为无人机在i时刻的y轴方向加速度，aU,z(i)为无人机在i时刻的z轴方向加速度；

所述S2包括以下分步骤：

S21、在各超声收发元件的发射端的每个发射周期内，检测各超声收发元件的接收端是否收到超声波，若接收到超声波，则跳转至步骤S22，若没有接收到超声波，则继续检测下一周期；

S22、判断所述超声波是否为回波信号，若为回波信号，则相应朝向的超声收发元件检测到所属方向的障碍物，并跳转至步骤S23，若不为回波信号，则跳转至步骤S21；

S23、通过下式计算所述S22的障碍物的第一距离：；

其中，d1为障碍物的第一距离，vs为声速，∆t1为检测到障碍物的超声收发元件接收端收到超声波与发射端发射超声波的间隔时间；

S24、使用检测到所述S22的障碍物的超声收发元件，在下一发射周期获取障碍物的第二距离；

S25、根据下式计算所述S22的障碍物的逼近速度：；

其中，vob为障碍物的逼近速度，d2为障碍物的第二距离；

S26、根据检测到所述S22的障碍物的超声收发元件的朝向，为所述S25的逼近速度赋予方向信息，得到所述S22的障碍物的逼近速度矢量；

S27、汇总其他朝向的超声收发元件在同一时段障碍物及各自的逼近速度矢量。

2.根据权利要求1所述的无人机避障飞行方法，其特征在于，所述S22中，若在各超声收发元件的发射端的第n0周期，接收端收到的超声信号满足下式，则判定其为回波信号：；

；

其中，frecv为接收到的超声信号的频率，f(m0)为第m0个预设的超声波频率，fδ为频偏阈值。

3.根据权利要求2所述的无人机避障飞行方法，其特征在于，所述S3包括以下分步骤：S31、构建粒子群模型，初始化粒子群所含粒子数为N，设置每个粒子的速度矢量为无人机的速度矢量，并随机设置每个粒子的加速矢量，N为正整数；

S32、推演每个粒子以各自的加速矢量调整其速度矢量后，与以各自的逼近速度矢量撞来的多障碍物的碰撞情况；

S34、选取避障成功和躲避时间最长的N1个粒子，N1为小于N的正整数，并记录避障成功的粒子的加速矢量；

S35、判断所有已记录的避障成功的加速矢量数目是否大于N2，若是，则跳转至步骤S37，若否，则跳转至步骤S36，N2为正整数；

S36、将所述S35选取的N2个粒子的加速矢量随机拷贝给各个粒子，并随机微调各个粒子的加速矢量，跳转至步骤S32；

S37、选取记录内避障成功的加速矢量中的二范数最小的矢量，作为防碰撞加速矢量。

4.根据权利要求3所述的无人机避障飞行方法，其特征在于，所述S4的方法为：将防碰撞加速矢量作为无人机的加速度目标，通过下式迭代无人机的动力驱动矢量：；

；

其中，u(k)为在k时刻无人机的动力驱动矢量，Pout为外层PI环路比例系数，Iout为外层PI环路积分系数，f(k)为在k时刻内层PI环路输出量，f(k‑1)为在k‑1时刻内层PI环路输出量，u(k‑1)为在k‑1时刻无人机的动力驱动矢量，Pin为内层PI环路比例系数，Iin为内层PI环路积分系数，ϵ(k)为无人机的加速度目标与无人机k时刻加速度的误差矢量，ϵ(k‑1)为无人机的加速度目标与无人机k‑1时刻加速度的误差矢量。