1.一种基于隔空手势的多无人机操控系统，其特征在于：该系统包括GPS定位单元、二维平面显示单元、障碍物存在判断单元、障碍物种类识别单元、编队重构信息发送单元、编队重构调节单元、信息指令控制单元、动态节点位置预测单元、手势穿戴设备单元、手势编队控制单元、手势种类动作判断单元、特征向量检测单元、手势特征预测单元和总控制端；

所述GPS定位单元用于对无人机的所在位置进行实时定位，并将定位信息通过信息接收单元发送至二维平面显示单元；

所述二维平面显示单元用于根据无人机的位置坐标具体显示出更多无人机的距离信息；

所述障碍物存在判断单元用于检测无人机从当前位置移动至下一个位置时，总无人机根据本身的视屏终端判断是否有障碍物的存在；

所述障碍物种类识别单元用于检测当前存在的障碍物种类，判断是静态障碍物还是动态障碍物；

所述编队重构信息发送单元用于检测到无人机前方所在的障碍物为静态状态时，控制无人机及无人机编队运行；

所述编队重构调节单元用于检测到无人机前方障碍物为动态障碍物时，控制无人机及无人机编队重新组队飞行；

所述信息指令控制单元用于根据接收到的指令控制无人机飞行；

所述动态节点位置预测单元用于根据动态障碍物已运动的节点预测障碍物未知的运动节点位置；

预测因素影响单元用于根据障碍物所受因素影响合理预测动态障碍物下一个节点的位置；

所述手势穿戴设备单元用于通过在手上穿戴有控制设备有效控制无人机的运动动作；

所述控制设备安装有监控接收终端和振动传感器，所述振动传感器安装在穿戴设备的手指上方，能够有效检测手指的抖动程度，所述监控接收终端用于识别手运动形成的手势与保存在手势数据库终端的手势动作进行比较；

所述手势编队控制单元用于通过穿戴设备控制向总无人机发出手势信号，有效控制无人机重新编队绕过障碍物；

所述手势种类动作判断单元用于通过监控接收终端记录手势的动作，并对动作进行分类，并分为静态手势和动态手势，且能够通过不同动作提高控制无人机的精确度；

所述特征向量检测单元用于根据每根手指与手掌之间的弯曲程度所形成的特征向量来识别不同手势动作；

所述手势特征预测单元用于根据已有却未形成的半成品手势动作进行预测完整动作手势；

所述总控制端用于将发送的信号发送至总无人机。

2.根据权利要求1所述的一种基于隔空手势的多无人机操控系统，其特征在于：控制无人机进行移动的步骤为：Z1：获取总无人机在d时刻的位置信号，检测总无人机从d时刻到达d+1时刻的位置信号，并监测是否存在障碍物；

Z2：判断障碍物的形态，如是静态障碍物，则进入步骤3，如是动态障碍物，则进入步骤

4；

Z3：根据静态障碍物的位置，判断静态障碍物是否会影响到无人机编队的移动，如影响，则手动控制总无人机向另一个方向移动；如不影响，则控制总无人机进行编队表演；

Z4：判断动态障碍物是否存在撞击到无人机编队的边界条件，并将信息发布至总控制无人机，将剩余的无人机队伍进行编队重构；根据动态障碍物的移动曲线，绕过该曲线形成新的无人机编队矩形，当反馈至绕过障碍物时，将移动的部分无人机调控飞行速度返回至原先无人机编队矩形位置。

3.根据权利要求2所述的一种基于隔空手势的多无人机操控系统，其特征在于：通过监控接收终端检测到障碍物在d时刻和在d+1时刻中相较于无人机靠近障碍物进行移动时，距离逐渐缩小时，表示当前障碍物为静态障碍物，当检测到障碍物在d时刻和d+1时刻中相较于无人机靠近障碍物进行移动时，距离不变或者增大时，表示当前障碍物为动态障碍物，其中d、d+1为时刻；

当检测到静态障碍物时，设定总无人机与无人机编队的活动范围坐标为r1*r2，当检测到静态障碍物的坐标A [r1*r2]时，因此需要通过手势的移动控制总无人机及总无人机控制无人机编队移动直至A [r1*r2]，A、r1、r2是指坐标；

当检测到动态障碍物时，根据风速的偏移影响，检测到动态障碍物在d至d+n时间段内的坐标是W={w1,w2,w3...wn},n是时间段，根据BP神经网络预测Wi的位置信息，i是指时间段i，预测的步骤为：Z01：根据已有的样本数量n,W={w1,w2,w3...wn},确定需要预测的样本数量为k;Z02：确定输入层因素、输出层因素和隐含层因素数量；

Z03：初始化输入层与隐含层之间的阙值和权值因素；

Z04利用训练好的网络进行预测，并在输出层得出预测结果；

以并不会被动态障碍物干扰到的无人机组的矩阵为核心矩阵，根据原先无人机组的矩阵坐标和已预测的动态障碍物的坐标，确定部分无人机组队重构的影响程度Q，；

Q0是指初始影响程度， 是指每增加一个无人机或者移动的距离每增加1km时的影响程度，G是指无人机与障碍物的距离，G预是指无人机与障碍物的安全距离，XG是指障碍物影响无人机的架数，X0是指障碍物影响无人机的标准架数；

根据编队重构调节单元，通过预测的位置结果分析出动态障碍物与原无人机的距离大于预设距离时，表示部分移动位置后的无人机加快移动速度至原先位置，其中距离通过欧式距离进行计算，部分需要移动但并未移动的无人机原位置集合为H={h1,h2,h3...hk},移动后的无人机所在位置为 ，k是指第k时间段；

；

在固定时间段k至k+1时刻内，无人机所需增加的移动速度为 ,其中：q是指无人机刚开始移动的时间，k是指部分无人机追赶上预先并未重构队伍无人机的最终时间,V原是指无人机原先的移动速度，k+1是指第k+1时间段。

4.根据权利要求1所述的一种基于隔空手势的多无人机操控系统，其特征在于：手势控制总无人机移动步骤为：Z1：对用户每根手指的抖动频率进行检测，将手指从开始运动形成的数据信息作为特征向量的起点，手指从运动停止后形成的数据信息作为特征向量的终点，并形成向量 ，记录手指特征向量形成的曲线并拍照；

Z2：记录每根手指在视频中每帧的位置信息和所形成的抖动弧度，记录抖动的开始时间和结束时间，并将抖动形成的弧度曲线进行分类，形成不同手势；

Z3：将形成的手势与信息库中的手势进行对比，区分干扰手势和完整手势。

5.根据权利要求2所述的一种基于隔空手势的多无人机操控系统，其特征在于：在步骤Z1‑Z2中，手势形成的动作为每根手指与手掌之间的弯曲程度具体所指为手指上的第一骨骼和第二骨骼和手腕与掌心的所在连接线形成的曲线和弯度，根据上述形成的条件能够形成不同的手势动作。

6.根据权利要求4所述的一种基于隔空手势的多无人机操控系统，其特征在于：在步骤Z3中，将手指形成的特征向量 与标准特征向量 进行比较，标准特征向量 是由手指从开始运动形成的数据信息作为特征向量的起点，手指从运动停止后形成的数据信息作为特征向量的终点；

计算特征向量 与标准特征向量 之间的余弦值为 ;

；

表示 与 之间的夹角， 是指特征向量A的模， 是指特征向量B的模， 是指特征向量 和特征向量 之间的相似度；

当 时，表示特征向量 和特征向量 相似度较高，代表手势形成的动作与标准形成的动作相同，说明信息库中包含有相同的手势且该手势能够控制无人机；

当 时，表示特征向量 和特征向量 相似度较低，代表手势形成的动作与标准动作并不相同，说明信息库中不包含有该手势且该手势不必并不能够无人机运行。

7.根据权利要求1所述的一种基于隔空手势的多无人机操控系统，其特征在于：通过手势控制无人机运行时，检测到部分手势与标准手势的相似度较高时，手势特征预测单元根据已有相似手势预测剩余手势，并将k1和k2标签发送给总控制端，k1标签和k2标签分别控制无人机执行动作并形成干扰手势，通过手势操作无人机形成的误差率为P，当P>P预时，表示k1标签和k2标签的干扰过大，当P

将存在干扰的手势排名按照从大到小进行排序，当出现排名较前的干扰手势出现在总控制端上时，则不能够选择所弹出干扰手势标签中的任意一个，直至手势的完整度等于标准完整度。

8.根据权利要求7所述的一种基于隔空手势的多无人机操控系统，其特征在于：所述干扰手势包括因用户手势抖动而形成的手势曲线，将用户因手势抖动而形成的手势曲线与标准手势进行对比，防止手抖形成的曲线干扰总无人机运动。