1.一种基于二维平面的无人机群路径识别方法，其特征在于，包括下述步骤：
实时检测gps信号：无人机群实时检测gps信号情况，当检测到gps信号小于设定值时，无人机群停止前进，由gps导航模式切换至自主导航模式；
确定临时的指挥机：将n个无人机进行编号排序，每个无人机给其余所有的无人机发送信号请求空间坐标，所有收到请求的无人机均返回一个空间坐标，将收到n-1个空间坐标的无人机作为临时的指挥机；
调整无人机群高度：以临时的指挥机的高度作为基准，控制其他所有的无人机调整高度，使其高度保持与临时的指挥机高度一致；
确定中心无人机：计算各个无人机与其余无人机之间的欧式距离总和，比较所获得的n个欧式距离总和，将欧式距离总和最小的无人机作为中心无人机；
对地面图像进行采集：匀速提升中心无人机的高度，中心无人机在升高过程中，利用自身携带的摄像头对地面进行拍照；
识别道路：中心无人机上升到设定高度后，对整个区域进行拍照，对整个区域的图像进行处理，识别出道路；
路径规划：将整个区域的图像进行网络化，对整个无人机群所在位置进行路径规划；
无人机群移动：利用图像的距离和实际的距离之间的关系获得无人机群的移动距离，并控制无人机群移动。
2.根据权利要求1所述一种基于二维平面的无人机群路径识别方法，其特征在于，在实时检测gps信号的步骤中：当检测到gps信号小于设定值时，记录无人机群当前获取的gps信号和无人机自带的传感器获得的空间坐标。
3.根据权利要求1所述一种基于二维平面的无人机群路径识别方法，其特征在于，在确定临时的指挥机的步骤中：若其中一架无人机同时收到多架无人机发送请求作为临时的指挥机的要求，取多架无人机中，编号最小的无人机作为临时的指挥机，并向所有无人机广播临时的指挥机的编号。
4.根据权利要求1所述一种基于二维平面的无人机群路径识别方法，其特征在于，在调整无人机群高度的步骤中，还包括：进行坐标防撞检测，设无人机的整体长度为y，宽度为x，其中任意一架无人机的空间坐标为(xa，ya，za)，相邻的另一架无人机的空间坐标为(xb，yb，zb)，若两架无人机的空间坐标满足|xa-xb|<4x，|xa-xb|<4y，|ya-yb|<4x，|ya-yb|<4y的任一公式，则判断两架无人机会发生碰撞，临时的指挥机控制对应的无人机朝无人机数量少的区域进行横向移动，直至所有的无人机空间坐标都不满足相撞的条件；临时的指挥机控制其余无人机上升或下降至与临时的指挥机同一高度的位置。
5.根据权利要求1所述一种基于二维平面的无人机群路径识别方法，其特征在于，在确定中心无人机的步骤中：设n架无人机的空间坐标分别为(x1，y1，z1)，(x2，y2，z2)，…，(xn，yn，zn)，其中，z1＝z2＝…zn，第一架无人机与其余n-1架无人机的距离和为：
6.根据权利要求1所述一种基于二维平面的无人机群路径识别方法，其特征在于，在对地面图像进行采集的步骤中：匀速升高中心无人机的高度，中心无人机上升设定的高度后停止，中心无人机通过识别其余无人机的椭圆保护圈来确认其余无人机的空间坐标位置：
中心无人机在升高过程中，摄像头连续获取多帧图片，根据上一帧图片中其余无人机的初始位置，确定当前帧其余无人机在当前图片的位置范围，将对应范围的区域进行放大识别，识别无人机在放大图像中的坐标值，将该坐标值与原来没有放大的图片进行坐标变换，从而获得其余无人机当前位置的坐标。
7.根据权利要求1所述一种基于二维平面的无人机群路径识别方法，其特征在于，在识别道路的步骤中：对整个区域的图像进行灰度化、高斯模糊化、canny边缘检测、不规则roi区域截取、霍夫直线检测和车道计算，从而识别出道路。
8.根据权利要求1所述一种基于二维平面的无人机群路径识别方法，其特征在于，在路径规划的步骤中：识别道路后，通过动态a星算法对整个无人机群所在的位置进行路径规划。
9.根据权利要求1所述一种基于二维平面的无人机群路径识别方法，其特征在于，在无人机群移动的步骤中，包括：求出当前高度拍摄的图片中像素的距离和地面实际的距离之间的比例尺rx，比例尺rx的公式为：
求出当前高度拍摄的图片中像素的距离和地面实际的距离之间的比例尺ry，比例尺ry的公式为：
设当前高度拍摄的图片中的一个像素点p(x1，y1)，像素点p在图像中x轴方向的长度为x1，代入公式
设移动到达点为p1，实际移动距离