目前,由于受到测试技术和测量成本等多方而因素的影响,一些对汽车电子稳定程序ESP研究非常关键的车辆状态参数无法直接通过传感器准确测量得到。为此,国内外专家学者提出了一系列通过问接估算的方法来解决这一难题,该方法的主要思路是利用车辆动力学模型和运动学模型,以可以直接测量得到的车辆状态参数来间接估计得到不能直接测量的参数。本文就是按照这一研究思路,结合中航工业产学研专项项目“汽车电子稳定性控制系统(ESP)开发”,在国内外对车辆状态参数估计研究的基础上,开展了基于多自由度非线性车辆动力学模型和非线性状态估计方法的研究。在研究中,基于UKF算法可以直接利用七自由度非线性车辆动力学模型进行运算,而无须对其进行模型线性化及计算雅克比矩阵的优点,实现了质心侧偏角、纵向车速和侧向车速三个对ESP系统研究具有关键性作用的车辆状态参数的估计。论文的主要研究工作如下：首先,基于线性二自由度车辆动力学模型和经典Kalman滤波算法,建立车辆质心侧偏角估计模型,并对该模型进行仿真验证,分析仿真结果和误差；其次,建立包括车辆纵向、侧向和横摆运动,以及四个车轮回转运动的七自由度车辆动力学模型,为状态参数的估计提供动力学模型基础；然后,利用实际应厂用过程中,可直接测量的横摆角速度、纵向和侧向加速度及车轮轮速等车辆状态参数信息,结合所建立的七自由度车辆动力学模型和UKF算法,建立车辆状态参数估计模型,实现了关键车辆状态参数的估计；最后,对UKF估计算法进行了软件仿真和硬件在环仿真试验,以验证算法的精确性。