智能化是未来汽车技术的发展趋势之一。汽车侧倾角是实现智能汽车行驶安全性和乘坐舒适性高精度控制中的重要参数。受限于成本和技术条件,目前汽车侧倾角无法通过车载传感器直接测量,需要通过估计算法获取。本文将考虑路面激励的随机特性和悬架非线性动态特性,研究基于低成本传感器的汽车侧倾角高精度估计方法,具有重要的理论意义和实用价值。路面激励通过影响汽车悬架作用力使车辆发生侧倾,为此,本文首先建立了路面激励的时域模型,分析了路面激励影响下汽车悬架弹簧和阻尼的动态特性,进而建立了基于悬架结构的汽车侧倾动力学模型,并利用高精度车辆动力学仿真软件veDYNA验证了所建模型的有效性。路面激励是汽车侧倾动力学系统的扰动输入,但无法通过车载传感器直接测量。为此,本文设计了基于Q-parameters方法的路面激励估计器,阐述了算法结构和估计原理,给出了估计器参数的自适应方法。论文给出了基于Q-parameters方法下采样时间的选择方法,并分别在四分之一车辆模型和整车模型下验证了估计器的有效性。在此基础上,针对路面不平度已知和未知的情况,分别设计了汽车侧倾角状态观测器。首先,以估计的路面激励作为考虑路面激励的侧倾角状态观测器的输入,考虑到汽车侧倾模型的分段特性,基于切换系统全局Lyapunov函数设计了汽车侧倾角PWA估计器,并通过C,D等级路面和鼓包路面的多工况仿真,表明了PWA估计器估计汽车侧倾角的有效性。然后,考虑到路面激励信息获取的困难性,本文设计了路面激励信息未知情况下的汽车侧倾角滑模观测器,并将估计结果和PWA估计器进行比较,验证了滑模观测器的有效性,从而为汽车侧倾角估计提供了不同的状态观测器设计方法。同时,仿真结果也反映了观测由路面不平造成的汽车侧倾状态时,估计路面激励与考虑悬架动力学的必要性。