1.一种前向碰撞预警方法，其特征在于，所述方法包括：通过多个预设传感器采集自车运动信息、前车运动信息以及环境信息，所述自车运动信息包括：自车速度，所述环境信息包括：道路曲率；

对自车运动信息、前车运动信息以及环境信息进行时间对齐和空间对齐；

根据前车运动信息确定前车运动状态，并对前车运动状态进行滤波，所述前车运动状态包括：前车加速度；

对自车速度进行离散化处理，得到自车速度状态，所述自车速度状态用于指示本车当前行驶速度的离散等级；

对前车加速度进行离散化处理，得到前车加速度状态，所述前车加速度状态用于指示前车加速度的离散等级；

对道路曲率进行离散化处理，得到道路曲率状态，所述道路曲率状态用于指示当前行驶路段几何形态的离散等级；

获取历史驾驶行为数据，根据历史驾驶行为数据确定驾驶员反应时间等级；

获取驾驶员眼部图像，根据驾驶员眼部图像确定驾驶员疲劳状态，所述驾驶员疲劳状态用于指示驾驶员实时生理状态的离散等级；

根据自车速度状态、前车加速度状态、道路曲率状态、驾驶员反应时间等级以及驾驶员疲劳状态构建证据集合；

根据预设的条件概率表确定动态贝叶斯网络的全局联合概率分布，根据全局联合概率分布确定碰撞风险概率与证据集合的联合概率；

对碰撞风险概率的所有状态值进行遍历，对碰撞风险概率与证据集合的联合概率关于碰撞风险概率的所有状态值求和，得到证据集合的边缘概率；

根据碰撞风险概率与证据集合的联合概率和证据集合的边缘概率，计算碰撞风险概率的后验概率分布；

所述计算碰撞风险概率的后验概率分布，满足如下公式：；

其中， 为碰撞风险概率的后验概率分布； 是碰撞风险概率与证据集合的联合概率，从动态贝叶斯网络定义的全局联合概率分布中通过边缘化非查询、非证据变量得到； 是证据集合的边缘概率，为归一化常数，通过对联合概率关于碰撞风险概率 的所有可能状态求和得到；

将计算得到的碰撞风险概率的后验概率分布 的数值结果作为车辆发生碰撞的风险概率值；

根据风险概率值对车辆采取对应的碰撞预警策略。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对前车运动状态进行滤波，包括：获取传感器状态参数，根据传感器状态参数确定状态衰减因子，所述状态衰减因子用于指示传感器自身状态对传感器性能的影响程度；

根据环境参数确定环境衰减因子，所述环境衰减因子用于指示环境状态对传感器性能的影响程度；

根据状态衰减因子和环境衰减因子确定综合衰减因子，所述综合衰减因子用于指示当前传感器性能的总衰减程度；

根据综合衰减因子计算传感器的实时置信度得分，基于所述实时置信度得分调整传感器对应的测量噪声协方差；

根据所述测量噪声协方差构建测量噪声协方差矩阵；

根据所述测量噪声协方差矩阵对前车运动状态进行滤波。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据风险概率值对车辆采取对应的碰撞预警策略，包括：判断所述风险概率值是否小于第一预设值；

若是，则不触发预警；

若否，则判断所述风险概率值是否小于第二预设值；

若是，则对所述车辆采取一级预警，所述一级预警包括：触发信息提示或声音/视觉警示；

若否，则对所述车辆采取二级预警，所述二级预警包括：触发紧急声音/视觉警告，并自动采取制动措施。

4.一种前向碰撞预警装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于通过多个预设传感器采集自车运动信息、前车运动信息以及环境信息，所述自车运动信息包括：自车速度，所述环境信息包括：道路曲率；

预处理模块，用于对自车运动信息、前车运动信息以及环境信息进行时间对齐和空间对齐；

所述预处理模块，还用于根据前车运动信息确定前车运动状态，并对前车运动状态进行滤波，所述前车运动状态包括：前车加速度；

处理模块，用于对自车速度进行离散化处理，得到自车速度状态，所述自车速度状态用于指示本车当前行驶速度的离散等级；

对前车加速度进行离散化处理，得到前车加速度状态，所述前车加速度状态用于指示前车加速度的离散等级；

对道路曲率进行离散化处理，得到道路曲率状态，所述道路曲率状态用于指示当前行驶路段几何形态的离散等级；

获取历史驾驶行为数据，根据历史驾驶行为数据确定驾驶员反应时间等级；

获取驾驶员眼部图像，根据驾驶员眼部图像确定驾驶员疲劳状态，所述驾驶员疲劳状态用于指示驾驶员实时生理状态的离散等级；

根据自车速度状态、前车加速度状态、道路曲率状态、驾驶员反应时间等级以及驾驶员疲劳状态构建证据集合；

根据预设的条件概率表确定动态贝叶斯网络的全局联合概率分布，根据全局联合概率分布确定碰撞风险概率与证据集合的联合概率；

对碰撞风险概率的所有状态值进行遍历，对碰撞风险概率与证据集合的联合概率关于碰撞风险概率的所有状态值求和，得到证据集合的边缘概率；

根据碰撞风险概率与证据集合的联合概率和证据集合的边缘概率，计算碰撞风险概率的后验概率分布；

所述计算碰撞风险概率的后验概率分布，满足如下公式：；

其中， 为碰撞风险概率的后验概率分布； 是碰撞风险概率与证据集合的联合概率，从动态贝叶斯网络定义的全局联合概率分布中通过边缘化非查询、非证据变量得到； 是证据集合的边缘概率，为归一化常数，通过对联合概率关于碰撞风险概率 的所有可能状态求和得到；

将计算得到的碰撞风险概率的后验概率分布 的数值结果作为车辆发生碰撞的风险概率值；

预警模块，用于根据风险概率值对车辆采取对应的碰撞预警策略。

5.一种前向碰撞预警设备，其特征在于，所述设备包括：存储器；

处理器；

其中，所述存储器存储计算机执行指令；

所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如权利要求1‑3中任一项所述的前向碰撞预警方法。

6.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1‑3任一项所述的前向碰撞预警方法。

7.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时用于实现如权利要求1‑3中任一项所述的前向碰撞预警方法。