随着智能驾驶和无人驾驶车辆的出现和普及,人们对车辆的主动安全提出了更高的要求,而车辆的日常状态自检对车辆安全行驶意义重大。车辆悬架系统关系着车辆的驾驶安全性、操纵稳定性以及乘坐舒适性等,随着人们对车辆智能化要求的提高,必然会弱化驾驶员对悬架状态的感知,因此需要主动对悬架状态进行监控。本文针对智能驾驶车辆可能出现的悬架故障问题,提出了一种基于机器视觉的车身振动测量方法,实现对悬架状态的实时监测。研究了车载双目摄像头测量车辆受激后车身振动的方法,通过该方法实现了车身振动信息的准确测量,利用模型仿真,分析了不同悬架状态下车身振动信号的差异,建立了悬架故障识别和评价参数,搭建了一套故障诊断系统。具体研究内容如下:（1）双目视觉测量振动的模型和原理研究。通过对双目测距原理和相机标定原理的研究,获得了相机的内参和畸变参数;研究SGBM测距算法原理,并增加了深度约束,实现了深度信息的精确获取;通过研究标志物识别方法和相机运动解耦原理,实现了从像素位移到相机旋转运动的求解;同时阐述了IMU测振原理,结合双目视觉测振原理为实车振动测量提供了原理支持。（2）车载双目摄像头测量振动的方法研究。通过构建测量振动的软硬件系统,并经过实车试验,获得了标志物的像素位移,利用双目视觉测量振动的模型和原理,优化测距算法,编写运动解耦程序,求解得到相机的旋转运动,与IMU模块数据进行对比,平均角度误差占IMU幅值的7%以内,在低速大激励下,能够将误差比例进一步缩小到3%以内,验证了双目测量振动的准确性。（3）基于方程式赛车仿真模型的搭建和研究。为了将测量得到的振动信息应用于车辆悬架故障诊断系统,基于方程式赛车建立了ADAMS仿真模型。通过对实车和三维数模相关数据的测量,建立了真实反映实车属性的虚拟样机模型,根据实车试验条件,对模型施加同等激励,分析车身运动情况,与实车测量相对照,俯仰运动曲线贴合度良好,验证了仿真模型的正确性,为基于仿真建立故障诊断系统奠定了基础。（4）车辆悬架性能影响因素及失效模式下车辆受激振动信息的研究。设计了一系列仿真试验组,探究不同失效模式下车身振动信息的差异性,基于时域和频域曲线的对比分析,确定了有效的故障诊断标志,建立了完整的故障诊断流程。为了保证故障诊断系统的可靠性,分别研究了单因素影响和双因素影响下的车辆失效状态车身振动信息,使故障识别标志稳定可靠。最终通过实车故障试验,进一步证明了振动测量方法的有效性和故障识别标志的可靠性。综上所述,本文建立了基于双目摄像头的车身振动测量系统,并论证了方法的有效性和准确性;通过搭建与实车对应的仿真模型,并进行同工况试验,验证了模型的正确性,为试验和仿真的一致性提供了依据;仿真分析了车辆故障状态下振动信息的变化,建立了时域和频域双重车况评判规则,进而建立了车辆悬架故障诊断系统,并通过实车试验检验了诊断系统的有效性,为智能驾驶车辆提供了实时悬架检测系统,进一步提高了车辆的主动安全性能。