1.一种基于激光与双目视觉的无人机避险探测系统，其特征在于，该系统包括电源管理系统、测距系统、接口系统和避障信息处理单元；所述测距系统包括航姿传感单元、视觉单元和激光单元，所述航姿传感单元、视觉单元、激光单元均与避障信息处理单元连接；所述接口系统包括设备接口单元、数据存储单元和无线通讯单元；

所述航姿传感单元用于获取飞行坐标、高度、时间以及光轴稳定平台的方位角、俯仰角信息；

所述视觉单元用于采集数字图像和处理视觉信息；

所述激光单元用于控制和发射激光；

所述避障信息处理单元用于处理已采集的数据和进行数据融合得出前方障碍物的距离和系统状态信息。

2.根据权利要求1所述的基于激光与双目视觉的无人机避险探测系统，其特征在于，所述电源管理系统包括电源状态监测单元、输出管理单元、充电管理单元和锂电池；所述充电管理单元、锂电池和输出管理单元顺序连接，所述电源状态监测单元分别与电管理单元、锂电池和输出管理单元连接；

所述电源状态监测单元检测锂电池的电量、温度实时信息并反馈于输出管理单元和充电管理单元，并用于控制锂电池状态；

所述输出管理单元能够为整个系统提供稳定的电源供给；

所述充电管理单元用于锂电池的充电，能够提供稳定的充电保障，提高锂电池的使用寿命。

3.根据权利要求1所述的基于激光与双目视觉的无人机避险探测系统，其特征在于，所述航姿传感单元包括测距传感器、GPS计和惯性导航装置；

所述测距传感器用于提供飞行高度信息；

所述GPS计用于提供飞行坐标和时间；

所述惯性导航装置用于提供姿态角、光轴稳定平台的方位角与俯仰角航姿信息。

4.根据权利要求1所述的基于激光与双目视觉的无人机避险探测系统，其特征在于，所述视觉单元包含视觉感知单元、数字图像处理模块；

所述视觉感知单元包括两个参数相同的摄像头，视觉感知单元的两个摄像头能够接受控制信令，调整摄像头的参数，并将采集的视觉信息传递到数字图像处理模块；

所述数字图像处理模块用于获得视觉感知单元的图像数据，提取出图像的特征，并将处理结果传递到避障信息处理单元进一步处理判断；

所述激光单元用于在避障信息处理单元控制下发射激光。

5.根据权利要求4所述的基于激光与双目视觉的无人机避险探测系统，其特征在于，所述激光单元的发射轴线与视觉单元两个摄像头的轴线互相平行。

6.根据权利要求1所述的基于激光与双目视觉的无人机避险探测系统，其特征在于，所述设备接口单元能够外接多种设备，测距系统的数据能够经过设备接口单元传送至外接设备。

7.根据权利要求1所述的基于激光与双目视觉的无人机避险探测系统，其特征在于，所述数据存储单元能够缓存临时处理数据、存储障碍物距离数据和飞行坐标，所述的数据存储单元的永久数据可以通过接口系统上传至外部设备。

8.根据权利要求1所述的基于激光与双目视觉的无人机避险探测系统，其特征在于，所述无线通讯单元能够将测距系统的数据以无线通信的形式发送到相应无线通信设备中。

9.一种基于激光与双目视觉的无人机避险探测方法，其特征在于，该方法包括下述步骤：(1)装置启动前，电源状态监测单元检测锂电池的电压，若电压过低则发出装置失效预警，停止启动；

(2)初始化系统设置，初始化航姿传感单元、视觉单元和激光单元，读取GPS计状态信息和数据存储单元数据，获得当前位置坐标和时间；

(3)装置启动时，系统进行标定，避障信息处理单元采集测量视觉单元的视觉信息和激光单元的发射信息，根据数字图像处理模块后的信息对前方障碍物距离进行修正；

(4)基于(3)避障信息处理单元采集激光单元的激光发射信息、视觉单元的视觉信息、航姿传感单元的飞行高度、姿态角和俯仰角信息；

(5)基于(3)避障信息处理单元根据采集的视觉信息计算出前方障碍物的最小距离，与采集到的激光发射信息进行数据融合，得到前方障碍物测的距离；

(6)基于(3)避障信息处理单元根据采集到的视觉信息，检测是否有障碍物，并计算出障碍物的距离信息；

(7)重复(4)(5)(6)步骤，多次采集，最大限度计算出障碍物的距离信息；

(8)避障信息处理单元将处理后的飞行坐标、飞行时间、姿态角和障碍物距离数据上传至接口系统；

(9)基于(8)接口系统将避障信息处理单元处理后的飞行坐标、飞行时间、姿态角和障碍物距离信息存储在数据存储单元；

(10)基于(8)接口系统将处理后的飞行坐标、飞行时间、姿态角、障碍物距离等数据根据接入设备的不同通信方式，以相应的通信方式，上传到接入设备用于显示，如果系统挂载在云台，可以将信息上传到云台控制端，用于对云台的控制；

(11)基于(8)接口系统将处理后的数据根据接入无线通信设备的不同通信方式，以相应的通信方式，将飞行坐标、飞行时间、姿态角、障碍物距离信息传到无线通信设备；

(12)当距离前方障碍物的距离低于设定值时，装置会发出危险警报。

10.根据权利要求9所述的基于激光与双目视觉的无人机避险探测方法，其特征在于，所述步骤(5)中，数据融合采用扩展卡尔曼滤波方法。