汽车智能化的发展对车辆操纵稳定性提出了更高的要求。车辆转弯时,会出现轮胎不能提供合适的侧向力使车辆操纵稳定性变差的问题,具体表现为:低速行驶下车辆达不到期望横摆角速度,导致其转弯半径增加,车辆过弯时的机动性变差;高速行驶下车辆很容易超出稳定边界,出现侧滑甚至是翻车等危险情况。主动车轮外倾控制的变结构智能悬架可以通过控制车轮外倾角主动产生车轮侧向力并优化轮胎的附着特性,是改善车辆操纵稳定性的一种有效方法。目前在主动车轮外倾的变结构智能悬架控制的研究中,大多数建立的车辆动力学模型忽略了侧倾动力学;而且对主动车轮外倾的变结构智能悬架与车辆其他子系统协调控制的研究较少。本文针对主动后轮外倾的变结构智能悬架协调控制策略展开研究,建立主动车轮外倾的变结构悬架运动学模型动态解算侧倾中心,并通过滚动优化在车辆动力学建模中引入了侧倾中心的动态变化,对车辆状态的描述更加准确;建立主动后轮外倾的变结构悬架控制方法,提高车辆低速转弯的操纵性和高速转弯的稳定性;提出主动后轮外倾的变结构悬架分别与横向稳定杆及主动前轮转向的协调控制策略,综合提高车辆的操纵稳定性。全文的主要研究内容与结论如下:1)主动车轮外倾的变结构智能悬架运动学建模。首先探究了侧倾中心对车辆操纵稳定性的影响规律,给出了当侧倾中心在车辆质心高度的40%-80%范围内变化时,在纯侧偏工况和复合工况下操纵稳定性指标瞬态和稳态响应的量化分析。其次将侧倾中心在线估计分别转化为扩展卡尔曼滤波（EKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）、容积卡尔曼滤波（CKF）,并且采用车辆上比较容易获得的侧倾角速度信号实现了侧倾中心的在线估计。最后基于悬架的几何结构,推导了主动车轮外倾的变结构悬架运动学模型,主要用来分析在路面输入和悬架外倾角执行器主动输入下车轮外倾角和侧倾中心的变化规律,动态地解算侧倾中心并将其引入到车辆动力学建模中。并通过Adams/Car验证了该运动学模型能够很好地表达变结构悬架的运动学特性,为主动后轮外倾的变结构悬架控制奠定基础。2)主动后轮外倾的变结构智能悬架控制方法。首先根据上述建立的主动车轮外倾的变结构悬架运动学模型获得车轮跳动量、悬架外倾角执行器位移和外倾角、侧倾中心的变化关系,将车辆行驶中侧倾中心的动态变化引入到建立的面向控制的三自由度车辆动力学模型中。之后采用模型预测控制算法滚动优化在线求解后轮外倾角,并探究了考虑侧倾中心的变化对控制结果的影响。仿真结果表明:不论车辆处于低速还是高速转弯行驶,侧倾中心的变化都会对车辆的状态产生影响,进而会影响主动后轮外倾控制的效果;对于主动后轮外倾控制,当车辆低速转弯时主动后轮外倾控制不仅可以保证车辆的操纵性,而且比前轮转向控制的效果更好,而在高速转弯时主动后轮外倾控制可以使车辆回到原来的行驶方向,保证车辆的稳定性。此外,推导了主动后轮外倾的变结构悬架控制的功率消耗,仿真结果表明在车辆行驶过程中主动后轮外倾控制所消耗的功率较小。3)主动后轮外倾的变结构智能悬架协调控制策略。针对车辆高速转弯行驶时横向稳定性和侧倾稳定性差的问题,建立了横向稳定杆与主动后轮外倾的变结构悬架协调控制策略。仿真结果表明,横向稳定杆与后轮外倾的变结构悬架协调控制不仅可以获得期望的横摆角速度,而且可以减小质心侧偏角39.5%,减小车身侧倾角37.8%,使得车辆高速转弯行驶时的稳定性增加。针对无人驾驶车辆轨迹跟踪控制中随着车速的增加出现侧向力饱和而不能继续跟踪参考轨迹的问题,建立了主动前轮转向与后轮外倾的变结构悬架协调控制策略,通过主动调节侧向力,提高无人驾驶车辆的轨迹跟踪能力。当车速为60km/h时,主动前轮转向与后轮外倾的变结构悬架协调控制相比于仅采用前轮转向控制能够很好地减小车辆的轨迹跟踪误差,其中减小了94.2%的横向位置误差,减小了80.6%的横摆角误差;当车速增加到72km/h,仅采用前轮转向控制难以跟踪参考轨迹,而主动前轮转向与后轮外倾的变结构悬架协调控制仍然能够很好地跟踪参考轨迹,协调控制能够使无人驾驶车辆轨迹跟踪的行驶车速提高14.2%。