1.一种驾驶环境的识别方法，其特征在于，包括：采集目标对象的原始眼动信息和虚拟驾驶场景的场景信息，并对所述原始眼动信息进行预处理得到目标眼动信息；

基于所述目标眼动信息确定所述虚拟驾驶场景中的待视认对象的重要等级；

基于所述目标眼动信息和所述场景信息，确定所述虚拟驾驶场景中的待视认对象的视认顺序；

基于所述重要等级和所述视认顺序，对所述虚拟驾驶场景的驾驶环境进行识别；

所述目标眼动信息包括瞳孔直径数据和瞬目反射数据；

所述基于所述目标眼动信息确定所述虚拟驾驶场景中的待视认对象的重要等级的步骤，包括：对所述瞳孔直径数据进行多尺度几何分析，以从所述虚拟驾驶场景的待视认对象中选择感兴趣对象，得到感兴趣对象集合；

对所述瞬目反射数据进行谐波分析，以从所述虚拟驾驶场景的待视认对象中选择专注对象，得到专注对象集合；

根据预设感兴趣权重、预设专注权重、所述感兴趣对象集合和所述专注对象集合，确定所述虚拟驾驶场景中的待视认对象的重要等级；

所述基于所述目标眼动信息和所述场景信息，确定所述虚拟驾驶场景中的待视认对象的视认顺序的步骤，包括：基于所述目标眼动信息和所述场景信息，得到视线点数据；

将满足预设条件的视线点数据确定为目标视认数据；其中，所述预设条件包括注视时间条件和注视角度条件；

根据视认时间与所述目标视认数据之间的关联关系，确定所述目标视认数据对应待视认对象的视认顺序。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述瞳孔直径数据进行多尺度几何分析，以从所述虚拟驾驶场景的待视认对象中选择感兴趣对象的步骤，包括：对所述瞳孔直径数据进行小波变换，得到第一数据集合；

确定所述第一数据集合中包含有峰值点的第一区间，并识别所述第一区间对应的目标瞳孔直径范围；

基于所述目标瞳孔直径范围对应的感兴趣程度从所述虚拟驾驶场景的待视认对象中选择感兴趣对象。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述瞬目反射数据进行谐波分析，以从所述虚拟驾驶场景的待视认对象中选择专注对象的步骤，包括：对所述瞬目反射数据进行傅里叶变换，得到第二数据集合；

确定所述第二数据集合中包含有幅值点的第二区间，并识别所述第二区间对应的目标瞬目反射范围；

基于所述目标瞬目反射范围对应的专注程度从所述虚拟驾驶场景的待视认对象中选择专注对象。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设感兴趣权重w1的设定方式为：其中，Ci表示第i个瞳孔直径数据，S1j表示第j个重要等级的瞳孔直径标准值，n表示瞳孔直径数据的总个数；

所述预设专注权重w2的设定方式为：

其中，Dp表示第p个瞬目反射数据，S2q表示第q个重要等级的瞬目反射标准值，m表示瞬目反射数据的总个数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述原始眼动信息进行预处理得到目标眼动信息的步骤，包括：利用拉格朗日插值算法和经验模态分解法，对所述原始眼动信息进行预处理得到目标眼动信息。

6.一种驾驶环境的识别装置，其特征在于，包括：数据采集模块，用于采集目标对象的原始眼动信息和虚拟驾驶场景的场景信息，并对所述原始眼动信息进行预处理得到目标眼动信息；

等级确定模块，用于基于所述目标眼动信息确定所述虚拟驾驶场景中的待视认对象的重要等级；

顺序确定模块，用于基于所述目标眼动信息和所述场景信息，确定所述虚拟驾驶场景中的待视认对象的视认顺序；

环境识别模块，用于基于所述重要等级和所述视认顺序，对所述虚拟驾驶场景的驾驶环境进行识别；

所述目标眼动信息包括瞳孔直径数据和瞬目反射数据；

所述等级确定模块还用于：

对所述瞳孔直径数据进行多尺度几何分析，以从所述虚拟驾驶场景的待视认对象中选择感兴趣对象，得到感兴趣对象集合；

对所述瞬目反射数据进行谐波分析，以从所述虚拟驾驶场景的待视认对象中选择专注对象，得到专注对象集合；

根据预设感兴趣权重、预设专注权重、所述感兴趣对象集合和所述专注对象集合，确定所述虚拟驾驶场景中的待视认对象的重要等级；

所述顺序确定模块还用于：

基于所述目标眼动信息和所述场景信息，得到视线点数据；

将满足预设条件的视线点数据确定为目标视认数据；其中，所述预设条件包括注视时间条件和注视角度条件；

根据视认时间与所述目标视认数据之间的关联关系，确定所述目标视认数据对应待视认对象的视认顺序。

7.一种模拟驾驶器，其特征在于，包括模拟器屏幕、处理器和存储器；

所述模拟器屏幕用于显示所述虚拟驾驶场景，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序在被所述处理器运行时执行如权利要求1至5任一项所述的方法。

8.一种计算机存储介质，其特征在于，用于储存为权利要求1至5任一项所述方法所用的计算机软件指令。