实时、准确地获取车辆行驶的关键状态与路面附着信息是实现现代主动安全控制系统的前提和必要条件。然而在实际环境中,目前仍无法用传感器精确且低成本地测得以上信息,给研究和商品化带来了困难。因此,本文提出了利用非线性滤波估计状态的方法来解决上述问题。此方法能够利用简单易测的传感器测量值估算难以测量的未知的车辆状态值,在有效利用已有车载传感器信息的同时,更加有利于各种信息之间在控制系统中的无缝连接。本文首先基于四自由度车辆模型,应用扩展卡尔曼滤波理论,通过传感器测量值估计车辆的纵/侧向车速、横摆角速度及车身侧倾角等状态,接着利用传感器测量值与状态估计值结合HSRI轮胎模型,通过扩展卡尔曼滤波实现了对路面峰值附着系数的估算。考虑到实际行驶环境中,路面附着情况不断变化对状态估计结果将产生影响,本文将路面附着系数的估算过程与估计车辆状态过程联系起来形成闭环反馈,从而实现附着系数与车辆状态的精确估算。为验证估算精度,文章将路面变化前后的附着系数和车辆状态估算值与成型商用软件CarSim仿真值比较,结果表明:估算值能够很好地与仿真值保持一致,此方法为实现汽车主动安全控制系统提供了重要基础。