1.一种基于大脑情感学习回路模型的驾驶员转向控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤一：采集感官信号SI和情感信号EC；
采用远、近两点驾驶员转向预瞄模型，驾驶员通过近点预瞄获取的侧向位移偏差ey作为感官信号SI；通过远预瞄远点获得方向偏差θ，将侧向位移偏差ey与方向偏差θ通过模糊逻辑进行融合产生情感信号EC；
步骤二：将情感信号EC和感官信号SI输入到大脑情感学习回路模型，得出大脑情感学习回路的输出；
(1)大脑情感学习回路基本结构
大脑情感学习回路由丘脑、感官皮质、眶额皮质、杏仁体四部分组成。外界刺激经过丘脑传入感官皮质进行深入处理，输出感官信号SI。感官信号SI传入杏仁体在情感信号EC的参考暗示下进行记忆性学习，输出信号A；感官信号SI传入眶额皮质在情感信号EC的监督下对整个情感学习回路进行校正，输出信号O。最终整个大脑情感学习回路的输出为：
E＝A-O  (1)
(2)杏仁体的学习过程
每一个输入杏仁体的感官输入信号SIi都对应一个杏仁体节点，每一个杏仁体节点都有一个可变化的连接权重因子GAi，感官输入信号SIi乘以权重因子GAi得到该杏仁体节点的输出值。则整个杏仁体的输出：
其中权重因子GAi的调节率为：
其中α为杏仁体权值因子的学习率，决定着杏仁体的学习速度；
(3)眶额皮质的校正过程
每一个输入眶额皮质的感官输入信号SIi都对应一个眶额皮质节点，每一个眶额皮质节点都有一个可变化的连接权重因子GOi，感官输入信号SIi乘以权重因子GOi得到该眶额皮质节点的输出值。则整个眶额皮质的输出为：
其中权重因子GOi的调节率为：
其中β为眶额皮质权值因子的学习率；
将(2)、(4)式带入(1)式得到：
大脑情感学习回路的输出为：
其中，权重因子GAi的调节率为：
权重因子GOi的调节率为：
步骤三：将步骤二中得出的大脑情感学习回路的输出E作为方向盘转角δsw输入到车辆模型中，从而得出车辆状态；
所述车辆模型为建立线性二自由度车辆动力学模型，其状态方程为：
式中：m为整车质量；cf、cr分别为前后轮等效侧偏刚度；lf和lr分别为整车质心到前后轴的距离；Iz为车辆横摆转动惯量；vx、vy分别为车辆的纵向速度和侧向速度；ψ为车辆横摆角；
y为车辆在大地坐标系下的纵向位移；δsw为方向盘转角；n为方向盘到前轮的角传动比；
实现了通过侧向位移偏差ey和方向偏差θ达到对车辆的转向的控制；
步骤四：将步骤三得出的车辆状态输入到步骤一的远、近两点驾驶员转向预瞄模型，重复上述步骤一到步骤三，即可得到车辆在道路上轨迹的精确跟踪。
2.根据权利要求1所述的一种基于大脑情感学习回路模型的驾驶员转向控制方法，其特征在于：在步骤一中近点预瞄侧向位移偏差ey，通过与预设的感官输入信号SI的比例调节因子k1相乘产生感官信号SI输入到大脑情感学习回路模型中。
3.根据权利要求1所述的一种基于大脑情感学习回路模型的驾驶员转向控制方法，其特征在于：所述步骤二中产生的大脑情感学习回路的输出E即为方向盘转角δsw通过与预设的情感输入信号EC的比例调节因子k2相乘，再与步骤一中产生的情感信号EC叠加后作为情感信号EC输入大脑情感学习回路模型。