为了改善汽车行驶平顺性,保证汽车操作稳定性,国内外学者对汽车主动悬架阻尼控制的研究较为广泛且都取得了一定的研究成果。但对主动悬架的研究存在的普遍问题是只侧重考虑控制算法,而忽略了行驶道路的变化,这种缺乏足够的路面信息限制了主动悬架进一步的改善汽车行驶性能。道路是汽车行驶中相当重要的环境对象,在驾驶员辅助系统中基于计算机视觉对道路的精确感知、建模、检测是现在的研究热点。随着电子技术的发展,汽车悬架控制与汽车行驶前方道路变化的结合能更好的改变汽车行驶性能,这也为未来智能汽车的发展提供了新的研究思路。论文依托国家自然科学基金青年基金项目(51605213)“道路智能感知下汽车主动悬架阻尼控制自适应切换研究”和辽宁省科技厅联合基金项目(201602367)“道路智能感知下汽车主动悬架自适应控制研究”主要通过车载双目视觉系统对路面垂直轮廓进行获取,并对主动悬架的控制策略而展开研究。论文主要研究内容包括:首先基于双目立体视觉的基本原理,实车构建了双目立体视觉系统,描述了摄像机成像的几何模型,完成了相机参数标定。其次介绍了立体匹配基本理论,并基于全局误差能量最小化的立体匹配算法对路面图像进行了立体匹配。然后搭建了汽车七自由度整车模型,基于最小二乘法拟合实际坡路,并与滤波白噪声法的随机路面联合对路面垂向输入进行建模。最后构建主动悬架的模糊PID控制策略,并进行平顺性仿真实验。研究结果表明,利用双目立体视觉可以获取汽车行驶前方道路的三维信息,为路面垂直轮廓的建模奠定基础,同时构建的汽车主动悬架控制能更有效及时的减小车身俯仰角,使车身尽可能的接近于水平,改善车辆的行驶平顺性。