1.一种颠簸路面的汽车悬架控制系统，其特征在于，包括：数据采集模块：通过与之相连的车载采集设备实时采集实时数据，并将实时数据发送至数据处理模块；其中，实时数据包括路况图像、车速和重量，且路况图像为汽车移动方向上的路面图像；

数据处理模块：对实时数据进行分析，获取颠簸参数，将颠簸参数与车速、重量整合生成实时数据序列；以及

根据实时数据序列和悬架解析模型获取悬架调整参数，并根据悬架调整参数实现对汽车悬架自动控制；其中，悬架解析模型表示实时数据序列和悬架调整参数之间的对应关系，且悬架解释模型包括线性拟合模型和人工智能模型。

2.根据权利要求1所述的一种颠簸路面的汽车悬架控制系统，其特征在于，所述数据采集模块分别与车载采集设备、数据处理模块通信和/或电气连接；

所述车载采集设备包括行车记录仪、摄像头和车速采集装置。

3.根据权利要求1所述的一种颠簸路面的汽车悬架控制系统，其特征在于，所述数据处理模块根据实时数据获取颠簸参数，包括：提取实时数据中的路况图像，将路况图像经过图像预处理之后标记为目标图像；其中，图像预处理包括图像分割、图像去噪和灰度变换；

通过连续的目标图像对颠簸路面进行建模，获取路面模型；

结合车速、重量以及路面模型获取汽车轮胎的颠簸幅度，将颠簸幅度标记为颠簸参数。

4.根据权利要求1所述的一种颠簸路面的汽车悬架控制系统，其特征在于，所述线性拟合模型和所述人工智能模型均通过标准实验数据获取，且标准实验数据指在实验室模拟环境下获取的颠簸参数、车速、重量与最佳悬架参数；其中，最佳悬架参数指乘客处于舒适状态下的悬架参数。

5.根据权利要求4所述的一种颠簸路面的汽车悬架控制系统，其特征在于，所述线性拟合模型的获取包括：

将标准实现数据中的颠簸参数、车速和重量作为自变量，将最佳悬架参数作为因变量；

通过多项式拟合法建立映射模型，并将符合要求的映射模型标记为线性拟合模型。

6.根据权利要求5所述的一种颠簸路面的汽车悬架控制系统，其特征在于，当根据所述标准实验数据拟合的映射模型不符合要求时，则通过插值方式对标准实验数据进行扩展。

7.根据权利要求1或5所述的一种颠簸路面的汽车悬架控制系统，其特征在于，通过所述线性拟合模型获取悬架调整参数，包括：将实时数据序列作为自变量输入至线性拟合模型获取输出参数；

获取当前汽车悬架的悬架参数；

获取输出参数和悬架参数之间的差值，并标记为悬架调整参数。

8.根据权利要求1或4所述的一种颠簸路面的汽车悬架控制系统，其特征在于，通过所述人工智能模型获取悬挂调整参数，包括：将实时数据序列作为输入数据输入至人工智能模型获取输出参数；其中，人工智能模型基于深度卷积神经网络或者RBF神经网络构建；

获取当前汽车悬架的悬架参数；

获取输出参数和悬架参数之间的差值，并标记为悬架调整参数。