1.一种基于虚拟现实技术的农用拖拉机远程控制系统，其特征在于，包括：场景识别模块：用于获取运行中的农用拖拉机的行驶图像，并提取图像元素，确定行驶场景；

状态监控模块：用于通过所述农用拖拉机上安装的传感设备，确定行驶状态；

数据传输模块：用于确定数据传输模式，并根据所述数据传输模式，将所述行驶场景和行驶状态传输至云端场景仿真模块；

云端场景仿真模块：用于根据所述行驶场景和行驶状态，构建所述农用拖拉机的仿真场景，生成实时仿真视频；

AR远端控制模块：用于通过AR设备显示所述实时仿真视频，并确定仿真参数，根据所述仿真参数，优化所述农用拖拉机行驶场景，生成控制指令；其中，所述AR远端控制模块包括：

设备控制单元：用于获取所述仿真视频，并将所述仿真视频推送至AR设备；

参数提取单元：用于根据所述仿真视频，确定仿真程序包和仿真语言，根据所述仿真程序包，确定所述农用拖拉机的仿真对象参数，根据所述仿真语言，确定所述农用拖拉机的仿真结构参数；

设备操控单元：用于根据所述仿真对象参数，生成对象调控参数，根据所述仿真结构参数和对象调控参数，生成对象调控窗口，并接收用户输入的第一调控行为；

自主调控单元：用于将所述仿真对象参数通过蚁群优化算法处理，得到自主调控参数，生成第二调控行为；

指令生成单元：用于根据所述第一调控行为和第二调控行为，判断调控意向，并生成调控指令；其中，

所述第一调控行为优先级高于所述第二调控行为；

指令实施单元：用于将所述调控指令发送至农用拖拉机，确定调控信息，执行调控操作；

状态监控模块包括：

传感器单元：用于根据所述农用拖拉机上的预设传感设备，采集状态数据；其中，所述传感设备包括：温度传感设备、速度传感设备、位置传感器、液位传感器、能耗传感器、速度传感器、加速度传感器、射线辐射传感器、热敏传感器、振动传感器和湿敏传感器；

信号强度单元：用于在所述农用拖拉机和AR远端控制模块之间预设验证数据和时间轴，根据所述验证数据在所述时间轴上的传输距离，确定信号的强度；

数据处理单元：用于确定所述状态数据之间的相关关系，并根据所述相关关系，确定动态状态模型；

阈值单元：用于获取所述农用拖拉机的设备参数，根据所述设备参数设定阈值模型；

状态判断单元：用于将所述阈值模型与所述动态状态模型进行比较，确定行驶差异，根据所述信号强度，计算所述行驶差异下农用拖拉机的状态损失值，并确定行驶状态。

2.根据权利要求1所述的一种基于虚拟现实技术的农用拖拉机远程控制系统，其特征在于，场景识别模块包括：

摄像单元：用于通过安装于所述农用拖拉机摄像设备获取场景图像；其中，所述摄像设备不少于5个；其中，所述农用拖拉机尾部两侧安装不少于2个呈120°摄像角度的摄像设备；

所述农用拖拉机中部两侧安装不少于2个呈180°摄像角度的摄像设备；

所述农用拖拉机车头两侧安装不少于1个呈180°摄像角度的摄像设备；

元素提取单元：用于根据所述场景图像，判断所述场景图像中的图像元素对农用拖拉机行驶行为是否产生影响，当产生影响时，提取所述图像元素；

所述图像元素包括路面元素、障碍元素、交通指示元素和天气元素；

场景判断单元：用于将所述图像元素和历史行驶场景进行对比，确定行驶场景；其中，当所述历史行驶场景中不存在所述图像元素时，将所述图像元素传输至用户终端，确定行驶场景，并保存所述行驶场景。

3.根据权利要求1所述的一种基于虚拟现实技术的农用拖拉机远程控制系统，其特征在于，数据传输模块包括：

传输途径判断单元：用于获取数据传输方式，并验证数据传输信道是否为同步传输；

模式设定单元：用于根据行驶场景中的信号强度的强弱，设定数据传输模式，其中，所述数据传输模式包括：单路数据传输模式和多路数据传输模式；

模式选择单元：用于根据所述行驶场景和行驶状态，确定数据传输优先度，根据所述优先度，确定所述数据传输模式。

4.根据权利要求1所述的一种基于虚拟现实技术的农用拖拉机远程控制系统，其特征在于，云端场景仿真模块包括：

数据获取单元：用于根据所述行驶场景和行驶状态，确定场景数据和状态数据；

场景处理单元：用于将所述场景数据作为数据源，构建场景仿真模型，确定场景视频；

状态处理单元：用于将所述状态数据作为数据源，代入预先设置仿真农用拖拉机中，确定状态视频；

融合单元：用于将所述状态视频融合进场景视频，确定仿真视频；

实时处理单元：用于根据所述数据获取单元和融合单元，确定差异数据，根据所述差异数据的类型，将所述差异数据代入所述仿真视频，确定实时仿真视频。

5.根据权利要求1所述的一种基于虚拟现实技术的农用拖拉机远程控制系统，其特征在于，所述场景识别模块包括云端控制单元和AI识别单元；其中，所述云端控制单元包括云端服务器，所述云端服务器用于通过大数据技术和通用AI模型在所述AI识别单元内部构建AI定量模型、AI模式识别模型和AI分析模型；所述云端服务器还用于通过云端网络构建AI识别单元与农用拖拉机的专用通信信道；

所述AI识别单元包括AI识别服务器，所述AI识别服务器用于接收场景图像，并生成全场景立体空间；其中，

所述AI识别服务器执行以下操作：将接收到的场景图像导入所述AI分析模型得到图像元素；

将所述图像元素导入AI定量模型，并生成对应的定量分析模式；其中，所述定量分析模式至少包括地面分析、交通信号分析和业务类型分析；

将所述定量分析模式导入所述AI模式识别模型，所述AI模式识别模型根据所述定量分析模式确定历史行驶数据和实时行驶数据。

6.根据权利要求1所述的一种基于虚拟现实技术的农用拖拉机远程控制系统，其特征在于，所述AR远端控制模块还包括：路径优化单元：用于根据所述实时仿真视频，对所述农用拖拉机的行驶轨迹进行优化；

其中，

所述农用拖拉机的行驶轨迹优化步骤包括：获取初始仿真轨迹路径，并基于多模型控制降低所述仿真轨迹路径的误差率和收敛速度，确定第一仿真优化轨迹路径；其中，所述多模型控制包括增益控制、滑模控制和人工智能控制；

设置误差率变化的期望变化值，判断所述误差率的变化值与期望变化值之间差值是否高于预设期望变化阈值；

当所述误差率的变化值大于所述预设期望变化阈值时，采用微分控制的方式稳定误差率的变化值，并确定目标仿真优化轨迹路径；

当所述误差率的变化值小于所述预设期望变化阈值时，先采用比例模型控制，增大误差率的变化值，并在所述误差率的变化值大于所述预设期望变化阈值时，采用微分控制的方式稳定误差率的变化值，并确定目标仿真优化轨迹路径。