自主驾驶车辆的发展得益于各种控制、通信、信息融合等技术，而这些技术的实现均需在准确已知车辆行驶状态信息前提下进行。就目前来看，车辆行驶状态信息主要是通过车载传感器直接测量得到，但随着汽车性能的提高，汽车控制技术的增加，所需的汽车状态信息会大幅度地增多，尤其是现在的自主驾驶车辆，所需车辆状态信息更加之多，这时，所有状态信息均用传感器测量得到是不切实际的。一方面是由于过多的车载传感器易产生信息冗余、信息错乱、信息丢失等现象，另一方面，安装大量的车载传感器会极大地提高生产成本。由于以上这些问题的存在，限制着车辆安全性能技术的提高。同时对于自主驾驶车辆控制技术所需的车辆行驶状态信息繁多，而准确已知车辆的纵向速度、侧向速度、道路坡度等是自主驾驶车辆控制的基础，而上述信息不能利用传感器直接测量得到，即使能测量到，但通常该仪器也十分昂贵。针对上述问题，结合目前实验室承担的国家自然科学基金“视听觉信息的认知计算”重大研究计划重点支持项目“高速公路车辆智能驾驶中的关键科学问题研究”的研发需要，根据自主驾驶车辆红旗HQ430轿车现有的状态信息，本文对红旗HQ430轿车未知且必须的状态信息提出估计方法进行估计。考虑车辆系统是一个具有强非线性的系统，各状态变量之间具有极强的耦合性，因此，本文设计了非线性全维观测器对自主驾驶车辆红旗HQ430轿车的纵向速度、侧向速度及道路坡度进行估计。为了设计非线性全维观测器，本文首先建立了红旗HQ430轿车的简化车辆动力学模型，该模型能表征高速公路自主驾驶车辆行驶性能，利用该模型对车辆的纵向速度、侧向速度、横摆角速度及道路坡度设计非线性全维观测器进行估计；其次，为了验证设计的非线性全维观测器估计效果，需进行试验验证，但考虑到可靠性、安全性、经济性等，文章基于veDYNA软件建立自主驾驶车辆红旗HQ430轿车的仿真动力学模型，利用该仿真动力学模型替代真实车辆进行估计方法的估计效果仿真验证，为了保证仿真动力学模型的精确性，根据国家法规结合实际进行红旗HQ430轿车相关实车试验，采集实车试验数据对该动力学模型进行仿真验证；同时考虑车辆耦合特性，分别计算出车辆模型的纵向动力学及侧向动力学精度表；最后，对估计效果进行仿真验证，在进行仿真验证前，本文给出了车辆仿真参数及观测器增益的选取过程，设计了各种不同工况对估计方法进行仿真验证，并对非线性全维观测器估计结果进行分析，仿真结果表明该估计方法具有一定的有效性和准确性。