随着人们生活水平和经济条件的改善，我国的汽车保有量连年递增，但同时环境、资源、安全问题也日益突出。近些年，人们越来越关注电动汽车的发展，随着日后电池技术的突破、续驶里程的增加、国家的大力支持，电动汽车必将得到普及。同时越来越多极限工况下的交通事故发生，汽车主动安全得到人们重视。ABS/ASR、ESP等在汽车中的装配率越来越高，电子稳定性控制大大改善了汽车在极限工况下发生危险事故的概率。在车辆的主动安全控制中，需要实时获取车辆的状态参数，在ECU决策指令的控制下改善车辆的行驶状态避免发生意外事故。汽车的横摆角速度和质心侧偏角是稳定性控制中的重要参数，前者已经可以通过现有的传感器直接测得，而后者难以低成本地直接获得，需要对其进行估算。电动汽车的结构与传统汽车有所不同，利用其驱、制动力矩容易直接获取的优点，可以提高状态估计的准确度。车速信息是车辆运行的重要参数，在ABS/ASR、ESP中均有重要作用。实际车辆中直接加装车速传感器增加了额外的成本，通常通过轮速传感器识别轮速信号，并通过特定算法估计得到纵向车速。本文通过硬件在环和初步实车试验验证了车速估计的准确性。准确的纵向车速估计是质心侧偏角估计的基础，估算质心侧偏角的问题就转化为估算车辆的侧向车速问题。在利用四轮轮毂电机电动汽车驱、制动力矩容易准确获取的基础上，通过车辆动力学方法进行估计。选取二自由度四轮车辆动力学模型和HSRI轮胎模型，经过公式推导和计算，将非线性轮胎模型进行局部线性化处理，得到线性化的状态方程和测量方程，其中侧向车速为状态量，横摆角速度为测量更新量。运用卡尔曼滤波器设计质心侧偏角状态估计器，在veDYNA软件中进行不同侧向极限工况下的试验仿真。仿真结果表明，本文所使用的方法在非线性区也有很好的估计准确度，并且运算量小、实时性好。估计质心侧偏角是以已知路面附着系数为基础的，而实际车辆行驶中很难直接测得路面附着系数，也需要进行估计。选取三自由度四轮车辆动力学模型和HSRI轮胎模型，以路面附着系数为状态量，纵向、横向加速度和横摆角速度为测量变量进行扩展卡尔曼滤波。在分别独立估计质心侧偏角和路面附着系数的基础上，对二者进行联合估计，分析二者相互影响的程度和最终的估计效果。结果表明：二者会相互影响，最终的估计效果与分别估计时的效果稍有偏差，但总体效果基本一致。只要能保证路面附着系数和质心侧偏角的估计分别都在一定的误差范围内，联合估计效果就可以得到保证。相对而言，质心侧偏角估计对路面附着系数估计影响较小，而路面附着系数估计对质心侧偏角估计影响较大些。