近年来,人们对汽车主动安全性的要求越来越高,汽车稳定性控制系统得到快速发展,该系统能够在极限工况下维持车辆的行驶稳定性,而提高该系统的可靠性就需要准确实时的获取车辆行驶状态参数。由于当前直接测量车辆行驶状态的方法还不成熟且成本昂贵,不适合在车辆实际应用中大规模推广。本文从如何准确获取车辆行驶过程中的状态变量出发,设计一种基于扩展卡尔曼滤波的估计模型,通过估计模型来获得车辆运动状态和路面附着系数,对于提高车辆稳定性控制系统的可靠性具有重要的意义。具体研究的工作内容有:首先,在MATLAB/Simulink环境下建立非线性七自由度车辆动力学模型,该模型能够反映车辆的纵向运动、横向运动和横摆运动,并给出相应的计算模型;分析其运动学状态、动力学状态的表征方法,并通过实车验证该车辆动力学模型的有效性,为下文的估算方法提供研究基础。其次,深入研究卡尔曼滤波的原理和特点,结合车辆动力学模型建立基于扩展卡尔曼滤波的车辆状态参数估计模型,实现对车辆纵向速度、横向速度和横摆角速度的估算。将估算结果与车辆模型的仿真结果进行对比验证,根据验证结果,修订和调整估计算法,进一步提高估算精度。最后,研究路面附着特性对车辆动力学的影响,通过对“魔术公式”轮胎模型进行变形得到轮胎力与附着系数呈显性关系的计算公式。基于扩展卡尔曼滤波理论建立路面附着系数估算模型,在车辆状态估计的基础上估算路面附着系数,并通过与设定的路面附着系数值比较验证估算方法的可靠性。文章基于扩展卡尔曼滤波设计车辆状态参数和路面附着系数的估计模型,并对估计算法的准确性进行了验证,结果证明本文设计的估算模型具有良好的可靠性。