商用车的发展模式逐渐向高性能、高效、高速靠拢。车辆在长时间高速度的行驶过程中,必须要有良好的稳定性。这就需要商用车辆在长里程、大负荷、高速度的行驶过程中准确掌握车辆的关键状态。以车辆的状态值来作为防止车辆侧翻的预警控制数据。然而在实际环境中,目前仍无法直接用传感器低成本的采集到准确的车辆运行状态。因此,本文提出了一种行之有效的非线性滤波估计车辆状态的方法。这种方法可以利用简易的车辆传感器采集到的车辆运动信息估计出难以测量出的车辆运动状态数值。本文首先通过传感器测量值与HSRI轮胎模型相结合,得到轮胎纵向力与轮胎侧向力,四自由度的车辆模型正需要轮胎侧向力和纵向力作为已知条件,再结合双重扩展卡尔曼滤波理论(DEKF),可以估计出车辆的横摆角速度、质心侧偏角、侧向速度等不易被测量到的运动状态。由估算得到的车辆状态值采用差动制动的方法控制车辆达到防侧翻的目的,提高商用车的稳定性。考虑到实际行车环境中,道路状况的不断改变对估计结果将产生影响,为了提高车辆实时控制的能力和车辆状态估计值的精准度,文章将差动制动与车辆状态估计的过程连接放入到一个闭环反馈之中。为验证控制的有效性与车辆状态估算值的准确性,本文将施加控制的前后车辆状态值与成型商用软件TruckSim仿真值比较。结果表明：车辆的状态估计值较为准确,差动制动控制可有效减小车辆制动时的质心侧偏角改变车辆姿态,达到提高车辆稳定性的目的。