1.一种多机器人协同操作模式的方法，其特征在于，其中：机器人控制系统包括运动控制系统、视觉系统，所述运动控制系统与视觉系统连接，以及所述运动控制系统连接有至少两台DELTA机器人，所述运动控制系统与所述至少两台DELTA机器人之间通过EtherCAT总线串联，所述方法包括：
运动控制系统中的通信模块接收远程控制指令，所述远程控制指令包括至少两台DELTA机器人的位置信息；
运动控制系统解析所述远程控制指令中的至少两台DELTA机器人的位置信息；
运动控制系统向至少两台DELTA机器人发送指令，触发至少两台DELTA机器人上的GNSS模块定位解析所述至少两台DELTA机器人所在的位置信息；
运动控制系统获取所述GNSS模块定位解析的位置信息，并判断所述GNSS模块定位解析的位置信息与远程控制指令中的至少两台DELTA机器人的位置信息是否相匹配；
在判断所述GNSS模块定位解析的位置信息与远程控制指令中的至少两台DELTA机器人的位置信息相匹配后，启动运动控制系统控制DELTA机器人协同操作；
在运动控制系统控制DELTA机器人操作过程中，视觉系统构建每一台DELTA机器人下的目标追踪模型，对目标对象图像进行采集与处理；
运用图像处理的方法对每一台DELTA机器人的操作状态进行检测和识别，获得每一台DELTA机器人操作过程下的目标对象；
利用测距方法，精确定位DELTA机器人与目标对象之间的距离，并对目标对象状态进行预测；
视觉系统根据预测及时跟踪目标对象下一个状态值。
2.如权利要求1所述的多机器人协同操作模式的方法，其特征在于，所述视觉系统构建每一台DELTA机器人下的目标追踪模型，对目标对象图像进行采集与处理包括：
基于DELTA机器人工作背景结合颜色和边缘的跟踪算法建立目标追踪模型。
3.如权利要求1所述的多机器人协同操作模式的方法，其特征在于，所述运用图像处理的方法对每一台DELTA机器人的操作状态进行检测和识别包括：
利用帧间差分法对对每一台DELTA机器人的操作状态下的目标对象进行检测和识别。
4.如权利要求1所述的多机器人协同操作模式的方法，其特征在于，所述利用测距方法，精确定位DELTA机器人与目标对象之间的距离，并对目标对象状态进行预测包括：
采用单目视觉测距方法计算出DELTA机器人与目标对象之间的距离；
在基于卡尔曼滤波算法预测目标对象状态的运动状态。
5.如权利要求1至4任一项所述的多机器人协同操作模式的方法，其特征在于，所述视觉系统根据预测及时跟踪目标对象下一个状态值包括：
基于所述至少两台DELTA机器人之间的协同控制指令，对目标对象进行实时追踪，并基于视觉系统抓取不同DELTA机器人下的状态值。
6.一种多机器人协同操作模式的系统，其特征在于，包括：运动控制系统、视觉系统，所述运动控制系统与视觉系统相连，以及所述运动控制系统连接有至少两台DELTA机器人，所述运动控制系统与所述至少两台DELTA机器人之间通过EtherCAT总线串联，其中：
运动控制系统中的通信模块接收远程控制指令，所述远程控制指令包括至少两台DELTA机器人的位置信息，并解析所述远程控制指令中的至少两台DELTA机器人的位置信息，以及向至少两台DELTA机器人发送指令，触发至少两台DELTA机器人上的GNSS模块定位解析所述至少两台DELTA机器人所在的位置信息；获取所述GNSS模块定位解析的位置信息，并判断所述GNSS模块定位解析的位置信息与远程控制指令中的至少两台DELTA机器人的位置信息是否相匹配，在判断所述GNSS模块定位解析的位置信息与远程控制指令中的至少两台DELTA机器人的位置信息相匹配后，启动运动控制系统控制DELTA机器人协同操作，控制目标对象在至少两台DELTA机器人下进行协同操作；
视觉系统用于构建每一台DELTA机器人下的目标追踪模型，对目标对象图像进行采集与处理；运用图像处理的方法对每一台DELTA机器人的操作状态进行检测和识别，获得每一台DELTA机器人操作过程下的目标对象；利用测距方法，精确定位DELTA机器人与目标对象之间的距离，并对目标对象状态进行预测；视觉系统根据预测及时跟踪目标对象下一个状态值；
至少两台DELTA机器人用于接收运动控制系统发送的指令，并基于GNSS模块定位解析至少两台DELTA机器人所在的位置信息，并受控于运动控制系统完成协同操作。
7.如权利要求6所述的多机器人协同操作模式的系统，其特征在于，所述视觉系统基于DELTA机器人工作背景结合颜色和边缘的跟踪算法建立目标追踪模型。
8.如权利要求6所述的多机器人协同操作模式的系统，其特征在于，所述视觉系统利用帧间差分法对对每一台DELTA机器人的操作状态下的目标对象进行检测和识别。
9.如权利要求6所述的多机器人协同操作模式的系统，其特征在于，所述视觉系统采用单目视觉测距方法计算出DELTA机器人与目标对象之间的距离；在基于卡尔曼滤波算法预测目标对象状态的运动状态。
10.如权利要求5至9任一项所述的多机器人协同操作模式的系统，其特征在于，所述视觉系统基于所述至少两台DELTA机器人之间的协同控制指令，对目标对象进行实时追踪，并基于视觉系统抓取不同DELTA机器人下的状态值。