1.一种基于视觉动力学的自动驾驶车辆二阶滑模控制方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤一、针对在较好路面上行驶的某车辆，建立二自由度车辆侧向动力学模型和视觉动力学模型；二自由度车辆侧向动力学模型如下：c f 为前车轮的刚度，c r 为后轮的刚度，m为整车质量，v x 为车辆纵向行驶速度v y 为车辆横向行驶速度；r表示车辆横摆角速度，δ f 表示车辆前轮转角，I z 表示车辆横摆转动惯量，l f 为车辆质心到前轴的距离，l r 为车辆质心到后轴的距离；无人驾驶的视觉动力学模型如下：y L 表示车辆航向前视点与期望路径之间的实际偏移距离，ε L 表示车辆航向与期望路径之间的实际切向夹角，L为车辆传感器的预瞄距离，ρ为预瞄点期望路径的曲率；步骤二、合并二自由度车辆侧向动力学模型与视觉动力学模型，将预瞄点期望路径的曲率ρ作为外部扰动输入，重组成适应于无人驾驶的车辆动力学模型；车辆动力学模型的状态方程如下:其中步骤三、根据车辆动力学模型中的车辆航向前视点与期望路径之间的实际偏移距离y L 以及车辆航向与期望路径之间的实际切向夹角ε L ，设计一阶滑模控制器的控制律；控制律u的方程如下：其中K r 为中间系数， k 1 、k 2 分别为正值常数；s为滑模变量；s＝e 1 ；e 1 ＝y L -y d +ξ 1 (ε L -ε d )，y d 为车辆航向前视点与期望路径之间的期望偏移距离；ξ 1 是正值的加权系数，其代表相对阶数为一的误差e 1 中，实际与理想切向夹角的差对e 1 的影响比例；ε d 为车辆航向与期望路径之间的期望切向夹角；步骤四、在一阶滑模控制器的控制律基础上，通过重构滑模变量s，得到super-twisting二阶滑模控制器的控制律u s 中加权系数λ和α的取值范围；具体步骤如下：步骤401、在一阶滑模变量s的基础上重构二阶滑模系统的滑模变量；s'＝ce 1 +e 2其中c为正值加权系数，其代表相对阶数为一的误差e 1 对整个滑模面的权重；同时 ξ 2 与ξ 1 同理，代表在相对阶数为二的误差e 2 中，实际与理想切向夹角一阶导数的差对e 2 的影响比例；步骤402、将外部扰动输入ρ作为二阶滑模控制器的控制律u s ，引入二阶滑模变量的一阶导数关系式中，同时使用中间变量ω和K v 进行化简；一阶导数关系式如下:其中，K v ＝b 1 +b 2 L；二阶滑模控制器的控制律u s 公式如下：λ和α分别为加权系数；s′(t)为滑模变量的时间函数；步骤403、结合实际偏移距离y L 、实际切向夹角ε L ，期望偏移距离y d 和期望切向角ε d 的有界性，对二阶滑模变量的一阶导数关系式的中间变量ω进行变换；因为总存在正值常数θ以及特定时刻的滑模变量s，对ω进行重新变换，变换公式如下：ω＝θ|s| 1/2 sign(s)步骤404、对二阶滑模变量的一阶导数关系式进行初步变换，重新构建滑模变量以及状态方程，得到过渡矩阵A和ω；τ 1 ＝K v λ,τ 2 ＝K v α将二阶滑模变量的一阶导数进行数学变化并重新构建，得到中间矩阵 及其一阶导数，如下:其中， 为中间矩阵 中的第一个元素； 为中间矩阵 中的第二个元素；通过加入过渡矩阵A和ω，对中间矩阵 的一阶导数 重新进行表达，得到:步骤405、结合过渡矩阵A和ω，计算类二次型李亚普诺夫函数V及其一阶导数；选取李亚普诺夫函数为： P为选取的正定矩阵； 李亚普诺夫函数的一阶导数如下：经化简，上式中矩阵Q为：步骤406、在满足系统稳定性条件的前提下，计算二阶滑模控制律u s 中加权系数λ和α的取值范围；根据舒尔补的性质得到Q为正定时，系统的状态能在有限时间内收敛到原点，根据系统稳定性条件，得到参数λ和α取值范围为：其中，θ表示正值常数；步骤五、将加权系数λ和α的取值范围应用到二阶滑模控制器的控制律u s 中，实现车辆的自动驾驶。
2.如权利要求1所述的一种基于视觉动力学的自动驾驶车辆二阶滑模控制方法，其特征在于，步骤406中所述的系统稳定性条件为：李亚普诺夫函数V＞0，且李亚普诺夫函数的一阶导数 则此时矩阵Q应为正定矩阵，即Q＞0。
