路面峰值附着系数的估计对车辆主动安全控制和路面抗滑性能的研究都具有重要的意义和价值。为提高路面峰值附着系数估计算法的及时性和准确性,本文提出两种可缩短收敛时间和降低估计误差的归一化方法,对胎路接触模型进行改进,最终实现三维路面峰值附着系数估计,并通过仿真和试验验证了估计算法的精度和可行性。首先,根据六种典型路面标准曲线曲率相似性特征得到归一化策略,该策略适用于车辆动力学领域大部分轮胎模型,对路面激励敏感度高。取魔术轮胎为高精度、高复杂度的轮胎模型代表,进行归一化处理,结合扩展卡尔曼滤波对路面峰值附着系数进行估计。通过试验验证了该策略的可行性。其次,基于归一化策略对典型路面下的标准μ-s曲线的纵向和侧向进行拓展,得到一种新型预处理方法。结合无迹卡尔曼滤波对路面峰值附着系数进行估计,该方法延续了归一化策略的优点,在估计结果中给出纵向和侧向利用附着系数在当前工况下可达到的最佳值,为汽车主动安全系统提供了精准附着条件依据,通过试验验证了基于预处理算法的路面附着系数融合估计算法的可行性。最后,考虑到车辆在实际行驶过程中轮胎与路面之间的不完全面接触关系,结合胎路有效接触面积比例系数对二维非均匀载荷分布Lu Gre轮胎模型进行改进。改进的Lu Gre轮胎模型通过路面功率谱密度来表征路面纹理,建立起路面纹理与轮胎力之间的映射关系。采用多点接触方式改进单点接触成为胎路垂向接触模型,结合无迹卡尔曼滤波实现三维路面峰值附着系数估计。通过试验验证了三维路面附着系数估计算法的有效性。