如何准确地检测横摆角速度等汽车运动状态参数是车辆电子稳定程序ESP研究的关键技术之一,也是其控制功能有效实现的前提和基础。在目前研究中,横摆角速度可以直接利用传感器进行量测,而轮胎力、紧急制动时侧纵向速度、路面附着系数等参数在现有测试水平和测试成本下尚无法找到非常有效适用的传感器直接测量方法。为此,博世等国际汽车电控产品供应商提出一系列估算公式来解决这种状态信息不完全性问题。近年来,从学术研究角度,国际各国学者提出了利用汽车动力学模型和状态估计方法实现汽车运动状态估计的新研究思路。本文即按照这一研究思路,结合国家863计划“底盘一体化控制技术研究”项目,从以软件算法代替硬件传感器的参数软测量角度出发,开展了基于车辆多自由度非线性动力学模型和非线性状态估计方法的汽车轮胎力软测量算法研究。研究中利用了UKF算法可以直接利用汽车七自由度非线性动力学方程进行计算而无须对其进行模型线性化及计算雅克比矩阵的优点,将轮胎力作为待估计的未知参数,从而在无需建立轮胎力学模型前提下,实现了轮胎力与侧纵向车速的同步估计,为ESP等先进汽车底盘电控系统研究提供了一条新的研究思路。论文的主要研究工作如下:首先,建立了汽车侧向、纵向、横摆和四个车轮回转运动的汽车七自由度动力学模型,为轮胎力估计提供了汽车动力学模型基础;其次,系统学习并开发了非线性状态估计技术中的UKF(Unscented Kalman Filter)滤波算法;然后,利用目前现实可行或较易测量的汽车横摆角速度、侧向加速度及车轮轮速等信息,结合以上建立的汽车多自由度动力学模型和UKF算法,建立了汽车轮胎力这一难以直接量测变量的软测量算法,实现了汽车轮胎侧纵向力及侧纵向速度的最小均方误差估计;最终,进行了各种典型ESP行驶工况下算法有效性的仿真验证。