1.一种基于扰动补偿的AGV滑模路径跟踪控制方法，其特征在于，具体包括如下步骤：S1，对AGV进行运动学建模并建立AGV位姿误差模型；

S2，设计一种由状态观测器以及RBF神经网络构成的等效扩张状态观测器ESO；

S3，设计滑模控制器，包括：设计滑模等效控制律和设计改进变速控制律；

S4，基于RBF神经网络估计滑模控制器参数；

步骤S2设计状态观测器具体包括如下步骤：S2.1， 令 , ，将步骤S1.2中的AGV位姿误差模型写成如公式（2）的矩阵形式： （2）；

式（2）中 为系统矩阵， 为输入矩阵， 为控制输入， 为非线性项， 为输出矩阵，为 的变化率；

设计的状态观测器为：

（3）；

式中， 是状态观测器观测到的状态 的估计值，是状态观测器增益，是非线性项 的估计值；

S2.2，为了估计未知扰动，令 ， 作为新的扩张状态，并且使用RBF神经网络进行估计；

取 ， ，则式（2）所示的AGV位姿误差模型被扩张为公式（4）的形式：

（4）；

式中， 和 将由RBF神经网络估计， 和 代表 和 的变化率；

步骤S2中基于RBF神经网络进行扰动估计具体包括如下步骤：S2.3，RBF神经网络隐含层和输出层之间的权值表示为， 是第 个神经元与输出层之间的连接权值；如果未知扰动 由隐含层节点描述，则使用RBF神经网络对扰动 的逼近表示为：

（5）；

式中 是理想权值， 是高斯核函数， 是神经网络输出值和系统扰动的真实值之间的有界逼近误差；

S2.4，使用RBF神经网络对未知扰动 进行估计，未知扰动的估计值 表示为：（6）；

式（6）中 是状态观测器的观测值， 是输入为 时的高斯核函数， 是有界逼近误差 的估计值， 是权值 的估计值并且根据式（7）所示的自适应律 进行调整：（7）；

式中，是需要设定的正常数， ， 代表状态估计误差， 是对称正定矩阵， ， 是输入为x时的高斯核函数， 是高斯核函数 的估计值， 是高斯核函数及其估计值之间的误差，令 ，则 的估计值根据自适应律 进行调整：（8）；

基于新的扩展状态及式（6）所示的扰动估计值，AGV纵向扰动 和航向角扰动 被表示为：（9）；

（10）；

其中， 是扩张状态 的估计值， 是扩张状态 的估计值；

将式（9）和式（10）所示的扰动表达式代入式（1）所示的误差模型中，基于观测值的AGV位姿误差模型 表示为：（11）；

步骤S3中的滑膜等效控制律设计具体包括如下步骤：S3.1，设计滑模面 ：（12）；

式中 ， ， 是正的常数， ，是当前时刻；

对滑模面求微分可得：

（13）；

S3.2，根据滑模控制理论，令 并且结合式（11）所示的AGV位姿误差模型，得到等效控制律 ： （14）；

式中， ， ， 和 分别是线速度和角速度的等效控制律；

步骤S3中的改进变速控制律的设计具体包括如下步骤：S3.3，传统指数趋近律为：（15）；

式中 是指数趋近项， 是等速趋近项；和 是正的设计参数，用于调整趋近律的趋近速度；

S3.4，引入 函数和双曲正切函数设计改进变速趋近律， 函数和双曲正切函数的表达式如下：（16）；

式中 ， ，是 函数在原点附近的边界层的长度，是非线性因子；

（17）；

S3.5，设计的改进变速趋近律 为：（18）；

将式（18）所示的改进变速趋近律展开得到：（19）；

设计改进变速控制律 为： （20）；

式中 和 是式（18）中所述的改进变速趋近律；

基于式（14）和式（20），AGV滑模路径跟踪控制器 为：（21）；

步骤S4具体包括如下步骤：S4.1，采用RBF神经网络对滑模控制器中切换控制项的增益系数 进行估计，RBF神经网络的输入向量为滑模面及其导数，即 ，隐含层神经元的个数为6个，则神经网络的输出 为：（22）；

S4.2，评价函数 设计为：（23）；

式中 是时刻 的速度， 是时刻 的速度；

S4.3，通过基于梯度下降法计算评价函数的负梯度来更新参数：（24）；

式中 是第i个权值的更新学习增量，评价函数 和 的关系如下：（25）；

S4.4，神经网络学习更新后的权值 表示为：（26）；

因此进行参数估计后，控制器（21）被表示为： （27）。

2.根据权利要求1所述的一种基于扰动补偿的AGV滑模路径跟踪控制方法，其特征在于，步骤S1具体包括如下步骤：S1.1，构建AGV运动学模型：首先建立AGV全局坐标系和局部坐标系，根据双轮差速驱动AGV的线速度、角速度和位姿之间的关系建立运动学模型；

S1.2，基于步骤S1.1，根据AGV实际状态与期望状态之间的关系建立位姿误差模型 ： （1）；

式中 为AGV纵向误差， 为 的变化率， 为横向误差， 为航向角误差， 为 的变化率，和 分别为AGV实际状态下的线速度和角速度， 和 分别为AGV期望状态下的线速度和角速度， 和 分别为纵向扰动和航向角扰动。