1.一种无人驾驶车辆的纵向控制方法，其特征在于，包括：获取待控制无人驾驶车辆的期望驱动力矩；

根据所述期望驱动力矩以及预设的用于表征无人驾驶车辆纵向控制的离散非线性系统，确定所述待控制无人驾驶车辆的期望运动速度轨迹序列；

在接收到开闭环迭代学习控制指令的情况下，根据所述开闭环迭代学习控制指令重复执行迭代计算操作，直至得到目标驱动力矩；

根据所述目标驱动力矩对待控制无人驾驶车辆进行控制；

其中，所述迭代计算操作包括：

根据当前的实际驱动力矩序列以及所述离散非线性系统，确定所述待控制无人驾驶车辆当前的实际运动速度轨迹序列；其中，初次迭代计算时所对应的实际驱动力矩序列根据一随机的驱动力矩生成；

根据所述期望运动速度轨迹序列以及所述实际运动速度轨迹序列，得到误差序列以及迭代误差指标；

根据预设的开环迭代学习控制增益、预设的闭环迭代学习控制增益以及所述误差序列形成一开闭环迭代学习控制器；

根据所述误差序列、开环迭代学习控制增益、闭环迭代学习控制增益以及开闭环迭代学习控制器，更新实际驱动力矩序列；

判断所述迭代误差指标是否小于预设范围，若是，则将更新后的实际驱动力矩序列作为目标驱动力矩；若否，则根据更新后的实际驱动力矩序列进行下一次迭代计算操作。

2.如权利要求1所述的无人驾驶车辆的纵向控制方法，其特征在于，所述根据所述期望驱动力矩以及预设的用于表征无人驾驶车辆纵向控制的离散非线性系统，确定所述待控制无人驾驶车辆的期望运动速度轨迹序列，包括：根据预设的采样周期以及预设的迭代期望时间长度，对所述期望驱动力矩进行采样，得到离散后的期望驱动力矩序列；

将所述离散后的期望驱动力矩序列作为所述离散非线性系统的输入，以使所述离散非线性系统输出得到所述待控制无人驾驶车辆的期望运动速度轨迹序列。

3.如权利要求2所述的无人驾驶车辆的纵向控制方法，其特征在于，所述将所述离散后的期望驱动力矩序列作为所述离散非线性系统的输入，以使所述离散非线性系统输出得到所述待控制无人驾驶车辆的期望运动速度轨迹序列，包括：根据如下公式计算所述待控制无人驾驶车辆的期望运动速度轨迹序列：其中，

C＝1； 为系统期望状态； 为期

望驱动力矩序列； 为期望运动速度轨迹序列； Tr为预设的迭代期望时间长度，Ts为预设的采样周期；m为待控制无人驾驶车辆的质量；Iw为车轮等效转动惯量；

Rw为车轮有效滚动半径；ρ为空气密度；Cd为空气阻力系数；S为车辆迎风面积；Vw为风速。

4.如权利要求3所述的无人驾驶车辆的纵向控制方法，其特征在于，所述离散非线性系统满足如下条件：其中，ζf为大于0的Lipschitz常数； 为第j次迭代的系统初始状态；xr(0)＝0。

5.如权利要求4所述的无人驾驶车辆的纵向控制方法，其特征在于，根据当前的实际驱动力矩序列以及所述离散非线性系统，确定所述待控制无人驾驶车辆当前的实际运动速度轨迹序列，包括：根据如下公式计算所述待控制无人驾驶车辆当前的实际运动速度轨迹序列：其中，

C＝1； 为第j次迭代的系统实际状

态； 为第j次迭代的实际驱动力矩序列； 为第j次迭代的实际运动速度轨迹序列； Tr为预设的迭代期望时间长度，Ts为预设的采样周期；m为待控制无人驾驶车辆的质量；Iw为车轮等效转动惯量；Rw为车轮有效滚动半径；ρ为空气密度；Cd为空气阻力系数；S为车辆迎风面积；Vw为风速。

6.如权利要求5所述的无人驾驶车辆的纵向控制方法，其特征在于，根据所述期望运动速度轨迹序列以及所述实际运动速度轨迹序列，得到误差序列以及迭代误差指标，包括：根据如下公式计算所述误差序列：

其中， 为第j次迭代的误差序列； 为第j次迭代的实际运动速度轨迹序列；

为期望运动速度轨迹序列；

根据如下公式计算所述迭代误差指标：

其中，SEj为第j次迭代的迭代误差指标；Tr为预设的迭代期望时间长度； 为第j次迭代的实际运动速度轨迹序列； 为期望运动速度轨迹序列。

7.如权利要求6所述的无人驾驶车辆的纵向控制方法，其特征在于，所述开闭环迭代学习控制器为：其中，G,H为开环控制增益；M为闭环控制增益； 为第j次迭代的实际驱动力矩序列； 为开环的第j次迭代的实际驱动力矩序列， 为闭环的第j次迭代的实际驱动力矩序列； 更新后的实际驱动力矩序列。

8.如权利要求7所述的无人驾驶车辆的纵向控制方法，其特征在于，所述预设的开环迭代学习控制增益满足如下收敛条件：其中，G为预设的开环迭代学习控制增益；H为预设的开环迭代学习控制增益。

9.一种无人驾驶车辆的纵向控制装置，其特征在于，包括：期望驱动力矩获取模块、期望运动速度轨迹序列确定模块、迭代计算模块以及无人驾驶车辆控制模块；

所述期望驱动力矩获取模块，用于获取待控制无人驾驶车辆的期望驱动力矩；

所述期望运动速度轨迹序列确定模块，用于根据所述期望驱动力矩以及预设的用于表征无人驾驶车辆纵向控制的离散非线性系统，确定所述待控制无人驾驶车辆的期望运动速度轨迹序列；

所述迭代计算模块，用于在接收到开闭环迭代学习控制指令的情况下，根据所述开闭环迭代学习控制指令重复执行迭代计算操作，直至得到目标驱动力矩；

所述无人驾驶车辆控制模块，用于根据所述目标驱动力矩对待控制无人驾驶车辆进行控制；

其中，所述迭代计算操作包括：

根据当前的实际驱动力矩序列以及所述离散非线性系统，确定所述待控制无人驾驶车辆当前的实际运动速度轨迹序列；其中，初次迭代计算时所对应的实际驱动力矩序列根据一随机的驱动力矩生成；

根据所述期望运动速度轨迹序列以及所述实际运动速度轨迹序列，得到误差序列以及迭代误差指标；

根据预设的开环迭代学习控制增益、预设的闭环迭代学习控制增益以及所述误差序列形成一开闭环迭代学习控制器；

根据所述误差序列、开环迭代学习控制增益、闭环迭代学习控制增益以及开闭环迭代学习控制器，更新实际驱动力矩序列；

判断所述迭代误差指标是否小于预设范围，若是，则将更新后的实际驱动力矩序列作为目标驱动力矩；若否，则根据更新后的实际驱动力矩序列进行下一次迭代计算操作。