1.一种智能网联车队主动悬架控制方法，其特征在于，包括：

构建主动悬架动力学模型，并根据所述主动悬架动力学模型获取模型状态空间方程；

基于所述模型状态空间方程并结合估计器对当前道路进行领航车道路轮廓估计，得到第一道路轮廓信息，并通过领航车的第一预瞄传感器获取所述当前道路的第二道路轮廓信息，所述第一道路轮廓信息和所述第二道路轮廓信息分别为所述领航车的主动悬架控制系统的输入；

所述第一道路轮廓信息的计算公式如下所示：

其中， 为t时刻轮胎垂向振动位移； 为t时刻轮胎垂向振动速度； 为路面轮廓干扰位移输入； 为路面轮廓干扰速度输入；

计算出所述第一道路轮廓信息和所述第二道路轮廓信息的第一参考对比值，并将所述第一参考对比值与允许误差阈值进行对比；

当所述第一参考对比值大于等于所述允许误差阈值时，将领航车的主动悬架控制模式切换为反馈控制模式；

当所述第一参考对比值小于所述允许误差阈值时，将所述领航车的主动悬架控制模式切换为前馈‑反馈控制模式；

其中，所述反馈控制模式为将上一周期扰动输入产生作用后，通过反馈控制调节系统，所述前馈‑反馈控制模式为在悬架系统接收路面轮廓输入干扰且未产生作用前，接入前馈控制。

2.根据权利要求1所述的智能网联车队主动悬架控制方法，其特征在于，所述模型状态空间方程的表达式如下：其中，为主动悬架控制系统状态变量的一阶导数，x(t)为主动悬架控制系统状态变量； A、B、D分别为系统矩阵、控制矩阵、路面输入矩阵，可由主动悬架动力学模型得到；w(t)为所述第一道路轮廓信息；u(t)为主动悬架控制系统作用下的作动器作用力。

3.根据权利要求2所述的智能网联车队主动悬架控制方法，其特征在于，所述估计器选用卡尔曼滤波估计器，所述基于所述模型状态空间方程并结合估计器对当前道路进行领航车道路轮廓估计，得到第一道路轮廓信息的步骤包括：根据所述模型状态空间方程和卡尔曼滤波估计器估计出所述领航车的车辆轮胎挠度；

获取所述领航车的簧下质量速度；

根据所述车辆轮胎挠度和所述簧下质量速度计算出第一道路轮廓信息。

4.根据权利要求3所述的智能网联车队主动悬架控制方法，其特征在于，根据所述模型状态空间方程和卡尔曼滤波估计器估计所述领航车的车辆轮胎挠度的步骤包括：基于所述模型状态空间方程构建主动悬架系统控制模型；

基于所述主动悬架系统控制模型，并结合卡尔曼滤波估计原理构建状态观测器估计模型；

利用所述状态观测器估计模型估计所述领航车的车辆轮胎挠度。

5.根据权利要求4所述的智能网联车队主动悬架控制方法，其特征在于，所述主动悬架系统控制模型的函数表达式如下所示：其中，C为主动悬架控制系统输出矩阵， 为t时刻的高斯白噪声， 为t时刻测量误差，y为主动悬架控制系统的输出量；

所述状态观测估计器模型的函数表达式如下所示：

其中， 为t时刻所述状态观测器估计模型的状态变量估计值，为所述状态观测器估计模型的状态变量估计值的一阶导数， 为t时刻状态观测器增益。

6.根据权利要求1所述的智能网联车队主动悬架控制方法，其特征在于，所述方法还包括：构建跟随车主动悬架动力学模型，并根据所述跟随车主动悬架动力学模型获取第一模型状态空间方程，基于所述第一模型状态空间方程并结合第一估计器对当前道路进行跟随车道路轮廓估计，得到第四道路轮廓信息，并通过跟随车的第二预瞄传感器获取第三道路轮廓信息，所述第三道路轮廓信息和所述第四道路轮廓信息分别为所述跟随车的主动悬架控制系统的输入；

将所述第二道路轮廓信息和所述第三道路轮廓信息分别与所述第四道路轮廓信息进行比较，并根据比较结果切换跟随车对应的主动悬架控制模式。

7.根据权利要求6所述的智能网联车队主动悬架控制方法，其特征在于，将所述第二道路轮廓信息和所述第三道路轮廓信息分别与所述第四道路轮廓信息进行比较，根据比较结果来切换跟随车对应的主动悬架控制模式的步骤包括：分别计算出所述第三道路轮廓信息和所述第四道路轮廓信息的第二参考对比值及计算出所述第二道路轮廓信息和所述第四道路轮廓信息的第三参考对比值；

当所述第二参考对比值和所述第三参考对比值均大于等于所述允许误差阈值时，将所述跟随车的主动悬架控制模式切换为反馈控制模式；

当所述第二参考对比值大于等于所述允许误差阈值、所述第三参考对比值小于所述允许误差阈值时，将所述跟随车的主动悬架控制模式切换为前馈‑反馈控制模式，且输出所述第一道路轮廓信息；

当所述第二参考对比值小于所述允许误差阈值、所述第三参考对比值大于等于所述允许误差阈值时，将所述跟随车的主动悬架控制模式切换为前馈‑反馈控制模式，且输出所述第三道路轮廓信息；

当所述第二参考对比值和所述三参考对比值均小于所述允许误差阈值时，将所述跟随车的主动悬架控制模式切换为前馈‑反馈控制模式，且输出所述第一道路轮廓信息或所述第三道路轮廓信息。

8.一种智能网联车队主动悬架控制系统，其特征在于，所述系统包括：

构建模块，用于构建主动悬架动力学模型，并根据所述主动悬架动力学模型获取模型状态空间方程；

得到模块，用于基于所述模型状态空间方程并结合估计器对当前道路进行领航车道路轮廓估计，得到第一道路轮廓信息，并通过领航车的第一预瞄传感器获取所述当前道路的第二道路轮廓信息，所述第一道路轮廓信息和所述第二道路轮廓信息分别为所述领航车的主动悬架控制系统的输入；

计算模块，用于计算出所述第一道路轮廓信息和所述第二道路轮廓信息的第一参考对比值，并将所述第一参考对比值与允许误差阈值进行对比；

第一切换模块，用于当所述第一参考对比值大于等于所述允许误差阈值时，将领航车的主动悬架控制模式切换为反馈控制模式，所述反馈控制模式为将上一周期扰动输入产生作用后，通过反馈控制调节系统；

第二切换模块，用于当所述第一参考对比值小于所述允许误差阈值时，将所述领航车的主动悬架控制模式切换为前馈‑反馈控制模式，所述前馈‑反馈控制模式为在悬架系统接收路面轮廓输入干扰且未产生作用前，接入前馈控制。

9.根据权利要求8所述的智能网联车队主动悬架控制系统，其特征在于，所述系统还包括：获取模块，用于构建跟随车主动悬架动力学模型，并根据所述跟随车主动悬架动力学模型获取第一模型状态空间方程，基于所述第一模型状态空间方程并结合第一估计器对当前道路进行跟随车道路轮廓估计，得到第四道路轮廓信息，并通过跟随车的第二预瞄传感器获取第三道路轮廓信息，所述第三道路轮廓信息和所述第四道路轮廓信息分别为所述跟随车的主动悬架控制系统的输入；

比较模块，用于将所述第二道路轮廓信息和所述第三道路轮廓信息分别与所述第四道路轮廓信息进行比较，并根据比较结果切换跟随车对应的主动悬架控制模式。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至

7中任一项所述的智能网联车队主动悬架控制方法。