本发明属于自动驾驶车辆控制领域，具体涉及一种自动驾驶车辆的双闭环扰动补偿泊车控制方法。
背景技术：
1、随着人工智能、物联网以及5g通信等新一代数字技术的不断发展与成熟，自动驾驶技术取得了显著进展，并逐渐在民用汽车市场中落地应用。自动驾驶技术深度结合自动控制技术、计算机技术、人工智能技术等，相比人类驾驶有信息处理速度快、数据存储能力强、运动控制精准等优势，有助于缓解多种交通问题。近年来，各大汽车制造商不断推动车辆的智能化和自动化水平，而自动泊车功能作为自动驾驶技术的重要应用场景，已成为行业研究的核心热点之一。
2、然而，自动驾驶车辆具有复杂的物理结构，同时其运行环境充满不确定性。这为自动泊车系统的设计带来了诸多挑战。在运动控制层面，车辆模型必须能够精确调节车速和转角，以实现对预定轨迹的有效跟踪。针对这一问题开展研究，对于保障自动泊车的安全性与高效性、提升自动驾驶技术的智能化水平具有重要意义。自动驾驶汽车横向控制的关键在于尽可能减小车辆与目标路径之间的航向偏差和横向误差。不同的系统模型会影响控制器的设计策略，常见的横向控制模型包括基于几何约束的模型、基于运动学的模型，以及结合运动学与动力学特性的综合模型。典型的几何模型控制方法有纯追踪算法和stanley算法，但这类方法未考虑车辆动力学特性，因此在高速或路径曲率较大时性能受限。无论是基于几何模型还是运动学模型的控制策略，均存在应用场景的局限性。为提高系统的鲁棒性，近年来学者们更多采用兼顾运动学与动力学特性的模型。然而，由于轮胎力学复杂性、外部干扰不可预测以及转向执行机构存在滞后等因素，车辆横向控制呈现强非线性特征，难以建立精确的数学模型。因此，开发具有较强抗干扰能力的泊车控制算法，成为实现高可靠性自动泊车的重要研究方向。
技术实现思路
1、本发明的目的是针对转向传动机构的非线性特性和外界干扰等因素对无人驾驶汽车横向控制系统的影响，设计一种基于扰动补偿的双闭环控制策略，从而提高泊车控制系统的鲁棒性和控制精度。
2、本发明的技术解决方案为：一种自动驾驶车辆的双闭环扰动补偿泊车控制方法，包括以下步骤：
3、步骤1、建立自动驾驶车辆的横摆角速度动力学模型；
4、步骤2、建立自动驾驶车辆的路径跟踪运动学模型；
5、步骤3、设计外环路径跟踪控制器；
6、步骤4、设计带有非线性扩张状态观测器的内环横摆角速度跟踪控制器。
7、进一步地，步骤1中，所述自动驾驶车辆的横摆角速度动力学模型的建立过程如下：
8、假设车辆的前后轮均为刚体，将自动驾驶车辆的运动学模型考虑为没有载荷传递的自行车模型：
9、
10、其中，是当前时刻，代表车辆的垂直转动惯量，是自动驾驶车辆的质心在世界坐标系下的坐标，、、是定义在车身坐标系下的车辆纵向速度、横向速度、横摆角速度，忽略车辆质心侧偏角的影响，可认为车辆纵向速度方向与自身物体坐标系轴方向一致，和分别为车辆前轮中心和后轮中心到重心的距离，表示车辆的航向角度，和分别表示两个后轮所受的总的横向力与两个前轮所受的总的横向力；
11、在自动驾驶汽车的运动过程中，轮胎的横向受力描述为：
12、
13、其中，侧向受力与轮胎的侧偏刚度、轮胎的侧滑角度、垂直受力、摩擦系数等有关，系数与车轮半径、转速和车轮纵向速度有关；
14、在泊车场景下，令系数为0，并忽略高阶数非线性项，对横向受力模型进行简化，得到：
15、
16、前轮侧滑角和后轮侧滑角可分别写作：
17、
18、其中，表示车辆前轮转角；
19、前后轮的侧向受力表达式：
20、
21、其中，表示前轮的侧偏刚度，表示后轮的侧偏刚度，是自动驾驶车辆横摆角速度；
22、令：
23、，，，
24、推导出横摆角速度的动力学模型：
25、。
26、进一步地，步骤2中，所述自动驾驶车辆的路径跟踪运动学模型建立过程如下：
27、假设运动过程中车辆左右前轮转角相同，将自动驾驶车辆路径跟踪运动学模型描述为：
28、
29、
30、其中，为航向角误差，为横向位移误差，、分别是自动驾驶车辆坐标系下的车辆纵向速度、横向速度，是参考输入轨迹在参考点处的曲率；
31、在泊车过程中，横向速度为0，简化路径跟踪运动学模型，得到：
32、
33、。
34、进一步地，步骤3中，所述外环路径跟踪控制器的设计过程如下：
35、基于反步法设计外环路径跟踪控制器如下：
36、
37、其中，令横向误差，当控制器增益系数，时，，即横向控制系统在路径跟踪控制器的作用下收敛。
38、进一步地，步骤4中，所述带有非线性扩张状态观测器的内环横摆角速度跟踪控制器的设计过程如下：
39、对于自动驾驶车辆的横摆角速度动力学模型，令，将系统内环状态方程写为：
40、
41、设计扩张状态系统如下：
42、
43、其中，是扰动的导数，设扰动的导数有上界，即，表示自动驾驶车辆横摆角加速度，表示扰动值；
44、定义观测误差系统：
45、
46、其中，、是对扩张状态系统状态量的观测估计值，和代表观测估计值与实际值的误差，是正实数参数，和是关于自动驾驶车辆横摆角加速度估计误差的非线性函数；
47、设计非线性扩张状态观测器如下：
48、
49、其中，、是正实数参数；
50、利用滑模控制方法设计横摆角速度跟踪控制器，首先定义横摆角速度误差，其次设计滑模面，对其求导可得：
51、
52、将扩张状态观测器估计的误差补偿给内环控制量后，设计前轮转角控制器：
53、
54、其中，、、为正实数参数，是的差分信号。
55、本发明与现有技术相比有如下优点：
56、1、本发明设计了主副变量设计串级双闭环控制结构，针对外环设计了基于运动学模型的反步法控制器，针对内环建立了考虑轮胎形变影响的动力学模型并分析扰动来源，增强了自动驾驶车辆泊车控制的鲁棒性。
57、2、本发明设计了非线性扩张状态观测器用于纵向速度控制误差造成的内部扰动和未建模动态等未知扰动，从而补偿横摆角速度控制器的控制量，提高了自动驾驶车辆泊车控制精度。
58、3、本发明设计了滑模控制补偿控制系统中的匹配不确定性和扰动，通过引入额外的线性项和指数型增长项抵消扰动，不仅提升了控制鲁棒性，还能通过设置合适的参数可以使横摆角速度跟踪控制具备有限时间稳定的特性。
1.一种自动驾驶车辆的双闭环扰动补偿泊车控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种自动驾驶车辆的双闭环扰动补偿泊车控制方法，其特征在于，步骤1中，所述自动驾驶车辆的横摆角速度动力学模型的建立过程如下：
3.根据权利要求2所述的一种自动驾驶车辆的双闭环扰动补偿泊车控制方法，其特征在于，步骤2中，所述自动驾驶车辆的路径跟踪运动学模型建立过程如下：
4.根据权利要求3所述的一种自动驾驶车辆的双闭环扰动补偿泊车控制方法，其特征在于，步骤3中，所述外环路径跟踪控制器的设计过程如下：
5.根据权利要求4所述的一种自动驾驶车辆的双闭环扰动补偿泊车控制方法，其特征在于，步骤4中，所述带有非线性扩张状态观测器的内环横摆角速度跟踪控制器的设计过程如下：