2023 IEEE TANS 无人车编队：基于改进干扰观测器的车辆编队自适应控制——文献与
代码注释复现，横向控制及自动驾驶车辆控制
## 当编队遇上"打不死的小强"：聊聊无人车横向控制那点事儿
在高速公路上见过大货车编队行驶吗？头车破开风阻，后车紧密跟随，这种场景放在无人驾驶领域
就变成了数学公式里的车辆动力学方程。但现实世界总爱开玩笑——横风、路面附着突变、传感器噪声，这些
干扰就像一群淘气鬼，总想把整齐的队列搅得七零八落。
今天咱们解剖的这篇论文，搞了个"会自我进化"的干扰观测器。先看它的核心武器库：在传统干扰
观测器里嵌套自适应律，让观测器增益能跟着干扰强度自动调节。就像给无人车装了个智能滤镜，既能识
别干扰的真实模样，又能动态调整自己的"过滤强度"。
来看段MATLAB里观测器的灵魂代码：
```matlab
function [d_hat, gamma] = adaptive_DOB(vx, vy, omega, delta, Fx)
% 参数自适应部分
persistent k1_hat;
if isempty(k1_hat)
k1_hat = 0.1; % 初始估计值
end
eta = 0.05; % 自适应率系数
estimation_error = vx - (Fx*cos(delta)/m - vy*omega);
k1_hat = k1_hat + eta * estimation_error * Fx;
% 干扰估计生成
d_hat = k1_hat * Fx + 0.8 * (vy * omega - Fx*sin(delta)/m);
gamma = 1/(1 + 0.5*norm(d_hat)); % 动态增益
end
```
这段代码藏着三个彩蛋：1）用persistent变量保持参数记忆，避免每次调用重置；2）通过车辆纵向
速度误差驱动参数更新，实现"边做边学"；3）gamma的计算用范数评估整体干扰强度，防止某个方向干扰过
大导致系统失稳。
横向控制器的设计更有意思，像在玩跷跷板游戏。论文把李雅普诺夫函数和反步法结合，设计出带
干扰补偿的控制律。看这个核心判断逻辑：
```matlab
