随着汽车技术的快速发展,汽车的智能化正逐步走来。在未来的汽车智能发展趋势中,无人驾驶、人工智能、车辆互联通信等技术都有可能成为智能汽车的核心竞争力之一。在众多汽车智能技术中,汽车尾门防夹技术作为提高车辆安全性的一项技术,正越来越广泛地应该用在各类乘用车上。在国外,已经存在汽车的尾门防夹技术,并制定出相应的尾门防夹标准。国内由于起步晚,对防夹技术的研究限于汽车车窗的防夹研究。由美联社统计的一则数据显示,自20世纪以来,每年有超过500例儿童因汽车尾门夹伤就医的记录,国内也存在被车窗夹伤案例。因此出于对汽车用户能够安全用车的角度考虑,对汽车尾门的防夹技术研究势在必行。本研究提出一种汽车尾门自动防夹持方法,该方法通过高精度电阻对尾门推杆电机的电流信号进行采集、检测、滤波,然后运用防夹力控制算法进行夹持判断,进而通过控制器控制尾门推杆电机的运动,实现电动尾门的自动防夹控制。论文首先研究了电动尾门机电系统的工作原理,建立了该系统的电磁学和动力学方程。在此基础上,利用Matlab软件,搭建了系统的仿真模型,并通过实验数据验证了模型的有效性。接下来,论文对电动尾门夹力估计的方法进行了研究。在参考国外车窗夹力估算方法的基础上,提出了一种基于推杆电动机电流信号的斜率进行夹持估计的方法,并通过仿真模型,验证了方法的有效性。为了解决斜率估计法因信号扰动导致的夹持力误判断的问题,本研究进一步提出了结合卡尔曼滤波的积分估计法。并对该方法进行了仿真研究。两种方法研究表明,基于卡尔曼滤波的积分法可以更好地处理受到外界噪声干扰的电流信号,提高尾门夹持判断的准确性。上述防夹控制方法的实现,控制器的软硬件设计是关键问题之一。本文针对电动尾门防夹控制系统的需求,对系统控制器进行了初步的软硬件设计。将软件进行模块化设计,其中包含初始化模块、按键监控模块、防夹算法模块、电压监控模块等;硬件的设计以小型化、一体化、低成本为原则,主控芯片选用意法半导体生产的以ARM Cortex-M为内核的32位微控制器STM32F103C8T6作为驱动核心,整个硬件系统包含信号采集模块、A/D转换模块、驱动模块等。最后模拟汽车尾门结构搭建了实验台架,并采用简化的控制器实现了台架的控制。台架实验首先对台架性能进行了测试,然后对两种防夹控制方法进行了实验,实验结果验证了两种方法的有效性。论文的最后,对未来尾门防夹控制方法的优化思路进行了探讨。