1.一种稳定性高的电动车转向控制方法，其特征在于：包括如下步骤：
引导车辆沿着预先规划出行驶路径向目的地行驶，并采集行驶转向状态下的车辆的部分状态数据，汇总后建立第一转向数据集；由第一转向数据集生成稳定性系数Ws(v,r)，若所获取的稳定性系数Ws(v,r)不超过稳定性阈值，向外部发出第一预警信息；
接收到第一预警信息后，对车辆悬挂系统的悬挂刚度进行调整，在完成调整后再次获取当前的稳定性系数Ws(v,r)，若所述悬挂刚度的调整幅度与稳定性系数Ws(v,r)的变化幅度间的相关性小于预期，则以备用方式继续对车辆行驶转向状态进行调整；
车辆在行驶路径上继续处于行驶转向状态时，依据车辆的响应速度及重心变化，建立第二转向数据集，由所述第二转向数据集生成操控性系数Ck(o,t,v)，若获取的操控性系数Ck(o,t,v)超过对应的操控性阈值，则向外部发出第三预警信息；
在接收到第三预警信息后，若稳定性系数Ws(v,r)及操控性系数Ck(o,t,v)中的至少一个不超过对应阈值时，建立训练后的车辆行驶模型，以其对车辆的转向状态进行预测，并依据预测结果建立预测数据集进而生成风险系数Cy(v,v)，若风险系数Cy(v,v)超过风险阈值，则向外部发出报警信息；
使用训练后的车辆行驶模型，通过仿真分析对车辆的行驶条件进行调整，并输出调整后的行驶方案，在由车辆执行该行驶方案后，若执行效果未达到预期，则发出减速指令，以对车辆进行减速。
2.根据权利要求1所述的一种稳定性高的电动车转向控制方法，其特征在于：
引导车辆沿着行驶路径上向目的地行驶，并将该行驶过程分割为若干个行驶间隔，在车辆处于行驶转向状态下时，获取车辆当前的行驶速度Sv及每个行驶间隔内的速度均值；
获取车辆的前车轮与路面间的夹角，生成行驶角Sr，并获取其在每个行驶间隔内行驶角Sr的均值；沿着时间轴将以上数据连续获取若干个，在汇总后建立第一转向数据集。
3.根据权利要求2所述的一种稳定性高的电动车转向控制方法，其特征在于：
由第一转向数据集生成车辆的稳定性系数Ws(v,r)，其具体方式如下：对行驶速度Sv及行驶角Sr做线性归一化处理，将对应的数据值映射至[0，1]内，依照如下公式：
其中，参数意义为：n为大于1的正整数，i＝1，2…n，权重系数：0≤F1≤1，0≤F2≤1，且F2+F1＝1，所述 为行驶速度的在每个行驶间隔内历史均值， 为行驶角的在每个行驶间隔内历史均值；
在获取的稳定性系数Ws(v,r)不超过稳定性阈值时，向外部发出第一预警信息。
4.根据权利要求3所述的一种稳定性高的电动车转向控制方法，其特征在于：
接收到第一预警信息后生成车辆的悬挂调整指令，以对车辆悬挂系统的悬挂刚度进行调整，调整策略为：悬挂刚度的调整幅度与稳定性系数Ws(v,r)超过稳定性阈值的比例呈正相关，并在确定调整幅度后，使该幅度的调整均等的在若干个行驶间隔内完成；
完成悬挂刚度调整后，在经过一个观察周期后，再次获取当前的稳定性系数Ws(v,r)；
若稳定性系数Ws(v,r)较前值产生变化，则通过相关性分析获取所述调整幅度与稳定性系数Ws(v,r)的变化幅度间的相关性系数，以此作为调整相关度Tz；
若所获取的调整相关度Tz不超过预期，发出调整请求后，先后对车辆前轮扭矩及转向角度进行若干次微调，并获取该若干次调整后的稳定性系数Ws(v,r)；若车辆调整后的稳定性系数Ws(v,r)仍未超过稳定性阈值时，发出第二预警信息。
5.根据权利要求1所述的一种稳定性高的电动车转向控制方法，其特征在于：
若车辆行驶时产生转向，则获取转向时的响应速度，将其确定为第一响应速度Od；在车辆产生制动时，获取其制动响应速度，将其确定为第二响应速度Td；获取车辆处于转向过程中，在各个行驶间隔内的重心位置及当前的重心位置，通过接近中心性分析，将获取中心度最高的重心位置作为标准位置，获取当前重心位置与该标准位置的距离，以此作为重心偏移距离Vp；将以上参数汇总后，建立第二转向数据集。
6.根据权利要求5所述的一种稳定性高的电动车转向控制方法，其特征在于：
由第二转向数据集生成操控性系数Ck(o,t,v)，其具体的方式如下：对第一响应速度Od、第二响应速度Td及重心偏移距离Vp做线性归一化处理，将对应的数据值映射至[0，1]内，依照如下公式：
其中， 为第一响应速度Od的历史均值， 为第二响应速度的历史均值， 为重心偏移距离的历史均值；n为大于1的正整数，权重系数：0≤β≤1，0≤α≤1，0≤γ≤1且α+β+γ＝
1；
若获取的操控性系数Ck(o,t,v)不超过对应的操控性阈值，则向外部发出第三预警信息。
7.根据权利要求1所述的一种稳定性高的电动车转向控制方法，其特征在于：
在接收到第三预警信息后，获取车辆当前的稳定性系数Ws(v,r)及操控性系数Ck(o,t,v)，若该两者中至少存在一个不超过对应阈值，收集车辆的规格及性能参数、行驶状态参数及前进方向上的路况信息，汇总后建立建模数据集；
从建模数据集中选择部分数据，使用机器学习模型建立车辆行驶模型，由车辆行驶模型对车辆的转向状态形成预测，并获取预测结果；从预测结果中查询得到若干个行驶速度，标记为预测速度Y(s,v)；获取若干个重心偏移距离，标记为预测偏移Y(v,p)；将以上参数汇总后，生成车辆的预测数据集。
8.根据权利要求7所述的一种稳定性高的电动车转向控制方法，其特征在于：
由车辆的预测数据集生成车辆预测的风险系数Cy(v,v)，其具体的生成方法如下：将预测速度Y(s,v)、预测偏移Y(v,p)做线性归一化处理，将对应的数据值映射至[0，1]内，依照如下公式：
其中，参数的意义为：0≤ρ≤1，0≤ζ≤1，且0.6≤ρ+ζ≤1.2，ρ、ζ为权重系数；若获取预测的风险系数Cy(v,v)超过风险阈值，则向外部发出报警信息。
9.根据权利要求1所述的一种稳定性高的电动车转向控制方法，其特征在于：
预先设置车辆的转向条件，在该转向条件下，至少使车辆预测的风险系数Cy(v,v)不超过风险阈值，使用训练后的车辆行驶模型，通过仿真分析对车辆的行驶条件进行调整，至少输出一种行驶方案，以使车辆达到预先设定的转向条件；
将由仿真分析获取的行驶方案输出，在由所述车辆执行后，经过一个观察周期，若再次由预测获取的风险系数Cy(v,v)仍超过风险阈值，则发出减速指令，对车辆进行减速，该减速比例与风险系数Cy(v,v)超过风险阈值的比例呈正相关。
10.一种稳定性高的电动车转向控制系统，应用有权利要求1至9中任一项所述的控制方法，其特征在于：包括：
稳定性监测单元、引导车辆沿着预先规划出行驶路径向目的地行驶，并采集行驶转向状态下的车辆的部分状态数据，生成对车辆转向的进行评价的稳定性系数；
调整单元、对车辆悬挂系统的悬挂刚度进行调整，若所述悬挂刚度的调整幅度与稳定性系数的变化幅度间的相关性小于预期，以备用方式继续对车辆行驶转向状态进行调整；
操控性监测单元、车辆在行驶路径上处于转向状态时，依据车辆的响应速度及重心变化，生成操控性系数，若其超过对应的操控性阈值，则向外部发出预警信息；
建模单元、建立训练后的车辆行驶模型，以其对车辆的转向状态进行预测，并依据预测结果建立预测数据集进而生成风险系数，若风险系数超过风险阈值，则向外部发出报警信息；
分析单元、通过仿真分析对车辆的行驶条件进行调整，输出调整后的行驶方案，在由车辆执行该行驶方案后，若执行效果未达到预期，则发出减速指令。