1.一种自动驾驶汽车精准停车控制方法，其特征在于，包括：在自动驾驶汽车停车期间，所述自动驾驶汽车分别获取当前时间的距离值、角速度值以及加速度值；

所述自动驾驶汽车将所述距离值、角速度值以及加速度值输入到已训练好的冈波茨模型中，得到当前时间的轨迹曲线，其中所述已训练好的冈波茨模型包括：所述自动驾驶汽车分别获取所述自动驾驶汽车的行驶速度、后车轮中点的行驶距离以及可用停车空间的总长度值；所述自动驾驶汽车利用所述自动驾驶汽车的行驶速度、后车轮中点的行驶距离以及可用停车空间的总长度值，对初始冈波茨模型进行训练，得到已训练好的冈波茨模型；

所述自动驾驶汽车利用所述当前时间的轨迹曲线，分别计算待移动的曲线距离值和角度，以便根据所述曲线距离值和角度进行精准停车。

2.根据权利要求1所述的自动驾驶汽车精准停车控制方法，其特征在于，所述距离值包括以下任一或组合：

前左车轮距离前障碍物或前停车线的第一距离值；

前右车轮距离前障碍物或前停车线的第二距离值；

后左车轮距离后障碍物或后停车线的第三距离值；

后右车轮距离后障碍物或后停车线的第四距离值。

3.根据权利要求2所述的自动驾驶汽车精准停车控制方法，其特征在于，所述自动驾驶汽车分别获取当前时间的距离值、角速度值以及加速度值包括：通过所述自动驾驶汽车的摄像头和激光距离扫描仪测量当前时间的距离值；

通过所述自动驾驶汽车的单轴陀螺仪传感器获取当前时间的角速度值；

通过所述自动驾驶汽车的三维加速度传感器测量当前时间的加速度值。

4.根据权利要求1所述的自动驾驶汽车精准停车控制方法，其特征在于，所述自动驾驶汽车利用所述当前时间的轨迹曲线，计算待移动的曲线距离值包括：所述自动驾驶汽车根据所述当前时间的轨迹曲线，计算所述轨迹曲线的弧长值；

所述自动驾驶汽车根据所述轨迹曲线的弧长值，计算待移动的曲线距离。

5.根据权利要求4所述的自动驾驶汽车精准停车控制方法，其特征在于，所述自动驾驶汽车利用所述当前时间的轨迹曲线，分别计算待移动的角度包括：所述自动驾驶汽车根据当前时间的距离值和所述轨迹曲线的弧长值，构造所述自动驾驶汽车当前时间的可用停车空间的平均总长度等式；

所述自动驾驶汽车将所述可用停车空间的平均总长度等式和时间输入到所述初始冈波茨模型中，得到多个不同的冈波茨模型值；

所述自动驾驶汽车根据所述多个不同的冈波茨模型值，计算待移动的角度。

6.根据权利要求5所述的自动驾驶汽车精准停车控制方法，其特征在于，所述自动驾驶汽车根据所述曲线距离值和角度进行精准停车包括：所述自动驾驶汽车根据所述曲线距离值和角度进行移动停车处理，得到移动停车结果；

所述自动驾驶汽车判断所述移动停车结果是否已达到精准停车；

若判断移动停车结果未达到精准停车，则所述自动驾驶汽车重新计算新的曲线距离值和新的角度，直至达到精准停车。

7.一种自动驾驶汽车精准停车控制装置，其特征在于，包括：获取模块，用于在自动驾驶汽车停车期间，分别获取当前时间的距离值、角速度值以及加速度值；

输入模块，用于将所述距离值、角速度值以及加速度值输入到已训练好的冈波茨模型中，得到当前时间的轨迹曲线，其中，所述已训练好的冈波茨模型包括：所述自动驾驶汽车分别获取所述自动驾驶汽车的行驶速度、后车轮中点的行驶距离以及可用停车空间的总长度值；所述自动驾驶汽车利用所述自动驾驶汽车的行驶速度、后车轮中点的行驶距离以及可用停车空间的总长度值，对初始冈波茨模型进行训练，得到已训练好的冈波茨模型；

计算及停车模块，用于利用所述当前时间的轨迹曲线，分别计算待移动的曲线距离值和角度，以便根据所述曲线距离值和角度进行精准停车。

8.根据权利要求7所述的自动驾驶汽车精准停车控制装置，其特征在于，所述距离值包括以下任一或组合：

前左车轮距离前障碍物或前停车线的第一距离值；

前右车轮距离前障碍物或前停车线的第二距离值；

后左车轮距离后障碍物或后停车线的第三距离值；

后右车轮距离后障碍物或后停车线的第四距离值。

9.根据权利要求8所述的自动驾驶汽车精准停车控制装置，其特征在于，所述获取模块包括：

通过摄像头和激光距离扫描仪测量当前时间的距离值；

通过单轴陀螺仪传感器获取当前时间的角速度值；

通过三维加速度传感器测量当前时间的加速度值。