1.一种夜间车辆避让方法，其特征在于，包括：步骤1：基于改进的KSC-YOLO V5模型识别夜间行车车辆，确定第一目标识别车辆；

步骤2：确定第一目标识别车辆后，获取第一目标识别车辆周围的环境信息；

步骤3：基于环境信息，确定最优车辆避让方案；

步骤4：将最优车辆避让方案反馈给车机；

步骤1：基于改进的KSC-YOLO V5模型识别夜间行车车辆，确定第一目标识别车辆，包括：构建改进的KSC-YOLO V5模型；

将本地车辆的夜间识别图像输入改进的KSC-YOLO V5模型，确定第一目标识别车辆；

其中，构建改进的KSC-YOLO V5模型，包括：基于选择性核网络SKNets与YOLO v5模型，确定模型框架；

基于轻量级CARAFE上采样模块、SIOU回归距离损失计算方法和模型框架，确定改进的KSC-YOLO V5模型；

步骤2：确定第一目标识别车辆后，获取第一目标识别车辆周围的环境信息，包括：确定第一目标识别车辆后，基于预设于本地车辆的激光雷达，根据第一目标识别车辆，确定第一点云圈；

基于预设的扩大规则，获取第二点云圈；

根据第一点云圈和第二点云圈，确定环境信息；

其中，根据第一点云圈和第二点云圈，确定环境信息，包括：根据第一点云圈和第二点云圈，确定目标圆环区域的激光扫描信息，并作为环境信息；

步骤3：基于环境信息，确定最优车辆避让方案，包括：基于环境信息，判断目标圆环区域内是否存在除了目标圆环区域对应的第一目标识别车辆之外其他的第一目标识别车辆；

若目标圆环区域内不存在除了目标圆环区域对应的第一目标识别车辆之外其他的第一目标识别车辆，确定第一避让方案；

若目标圆环区域内存在除了目标圆环区域对应的第一目标识别车辆之外其他的第一目标识别车辆，确定第二避让方案；

将第一避让方案和第二避让方案共同作为最优车辆避让方案；

步骤4：将最优车辆避让方案反馈给车机，包括：将最优车辆避让方案反馈给车机，车机将最优车辆避让方案进行HUD显示；

将最优车辆避让方案反馈给车机，车机将最优车辆避让方案进行HUD显示，包括：解析最优车辆避让方案，确定本地车辆的理想行驶轨迹；

获取本地车辆的实际行驶轨迹；

计算实际行驶轨迹和理性行驶轨迹的轨迹重合度；

若轨迹重合度小于1且大于等于轨迹重合度阈值，则基于AR技术，根据轨迹重合情况，确定HUD显示的指示光标的光标特征；光标特征包括：光标指向和光标闪烁策略；

若轨迹重合度小于轨迹重合度阈值和/或测距雷达测得的障碍物距离小于等于预设的障碍物距离阈值，则重新规划最优车辆避让方案；

其中，基于AR技术，根据轨迹重合情况，确定HUD显示的指示光标的光标特征，包括：根据轨迹重合情况，确定轨迹偏离方向，基于预设的光标指向确定模版，根据轨迹偏离方向确定光标指向；

根据轨迹重合度和预设的光标闪烁策略确定库，确定光标闪烁策略。

2.如权利要求1所述的一种夜间车辆避让方法，其特征在于，基于预设的扩大规则，获取第二点云圈，包括：获取第一点云圈的第一半径；

获取本地车辆的最长车长；

在第一半径的基础上增加本地车辆的最长车长，获得第二半径；

以第一点云圈的第一圆心为第二点云圈的第二圆心；

根据第二圆心和第二半径，获取第二点云圈。

3.如权利要求1所述的一种夜间车辆避让方法，其特征在于，若目标圆环区域内不存在除了目标圆环区域对应的第一目标识别车辆之外其他的第一目标识别车辆，确定第一避让方案，包括：若目标圆环区域内不存在除了目标圆环区域对应的第一目标识别车辆之外其他的第一目标识别车辆，将相应目标圆环区域对应的第一目标识别车辆作为第二目标识别车辆；

获取第二目标识别车辆和本地车辆的目标距离；

基于目标距离、本地车辆指向第二目标识别车辆的方向，建立向心方向向量；

获取本地车辆的第一车辆行驶向量；

获取第二目标识别车辆的第二车辆行驶向量；

确定第一避让方案时，控制第二目标识别车辆和本地车辆的目标距离为目标和值；目标和值为：第二目标识别车辆的半车身长与本地车辆的半车身长之和；

控制第一车辆行驶向量与向心方向向量垂直，且，控制第一车辆行驶向量与第二车辆行驶向量的向量夹角大于等于90°。

4.如权利要求1所述的一种夜间车辆避让方法，其特征在于，若目标圆环区域内存在除了目标圆环区域对应的第一目标识别车辆之外其他的第一目标识别车辆，确定第二避让方案，包括：若目标圆环区域内存在除了目标圆环区域对应的第一目标识别车辆之外其他的第一目标识别车辆，获取当前行驶车道的第一目标识别车辆的第一行驶特征；

根据第一行驶特征，对第一目标识别车辆进行行驶意图推测；

根据行驶意图推测的推测结果，在当前行驶车道的三维模型中规划第一目标识别车辆的未来行驶轨迹；

根据三维模型中的规划结果和本地车辆的第二行驶特征，进行本地车辆的未来碰撞模拟；

确定未来碰撞模拟中未发生碰撞的未来车辆避让方案，并作为第二避让方案。

5.一种夜间车辆避让系统，其特征在于，包括：目标识别车辆确定子系统，用于基于改进的KSC-YOLO V5模型识别夜间行车车辆，确定第一目标识别车辆；

环境信息获取子系统，用于确定第一目标识别车辆后，获取第一目标识别车辆周围的环境信息；

最优车辆避让方案确定子系统，用于基于环境信息，确定最优车辆避让方案；

方案反馈子系统，用于将最优车辆避让方案反馈给车机；

目标识别车辆确定子系统基于改进的KSC-YOLO V5模型识别夜间行车车辆，确定第一目标识别车辆，执行如下操作：构建改进的KSC-YOLO V5模型；

将本地车辆的夜间识别图像输入改进的KSC-YOLO V5模型，确定第一目标识别车辆；

其中，构建改进的KSC-YOLO V5模型，包括：基于选择性核网络SKNets与YOLO v5模型，确定模型框架；

基于轻量级CARAFE上采样模块、SIOU回归距离损失计算方法和模型框架，确定改进的KSC-YOLO V5模型；

环境信息获取子系统确定第一目标识别车辆后，获取第一目标识别车辆周围的环境信息，执行如下操作：确定第一目标识别车辆后，基于预设于本地车辆的激光雷达，根据第一目标识别车辆，确定第一点云圈；

基于预设的扩大规则，获取第二点云圈；

根据第一点云圈和第二点云圈，确定环境信息；

其中，根据第一点云圈和第二点云圈，确定环境信息，包括：根据第一点云圈和第二点云圈，确定目标圆环区域的激光扫描信息，并作为环境信息；

最优车辆避让方案确定子系统基于环境信息，确定最优车辆避让方案，执行如下操作：基于环境信息，判断目标圆环区域内是否存在除了目标圆环区域对应的第一目标识别车辆之外其他的第一目标识别车辆；

若目标圆环区域内不存在除了目标圆环区域对应的第一目标识别车辆之外其他的第一目标识别车辆，确定第一避让方案；

若目标圆环区域内存在除了目标圆环区域对应的第一目标识别车辆之外其他的第一目标识别车辆，确定第二避让方案；

将第一避让方案和第二避让方案共同作为最优车辆避让方案；

方案反馈子系统将最优车辆避让方案反馈给车机，执行如下操作：将最优车辆避让方案反馈给车机，车机将最优车辆避让方案进行HUD显示；

将最优车辆避让方案反馈给车机，车机将最优车辆避让方案进行HUD显示，包括：解析最优车辆避让方案，确定本地车辆的理想行驶轨迹；

获取本地车辆的实际行驶轨迹；

计算实际行驶轨迹和理性行驶轨迹的轨迹重合度；

若轨迹重合度小于1且大于等于轨迹重合度阈值，则基于AR技术，根据轨迹重合情况，确定HUD显示的指示光标的光标特征；光标特征包括：光标指向和光标闪烁策略；

若轨迹重合度小于轨迹重合度阈值和/或测距雷达测得的障碍物距离小于等于预设的障碍物距离阈值，则重新规划最优车辆避让方案；

其中，基于AR技术，根据轨迹重合情况，确定HUD显示的指示光标的光标特征，包括：根据轨迹重合情况，确定轨迹偏离方向，基于预设的光标指向确定模版，根据轨迹偏离方向确定光标指向；

根据轨迹重合度和预设的光标闪烁策略确定库，确定光标闪烁策略。