汽车转向系统是连接驾驶员与汽车之间的枢纽,获取准确的路感对汽车主动安全技术起着重要作用,同时线控转向技术的出现给汽车转向系统带来了新的发展,能为驾驶员和车辆提供了更方便和安全的高速公路驾驶。由于线控转向系统中不能通过机械结构传递转向信息,路感需要模拟产生,因此一个好的路感规划对于汽车转向系统是极其重要的。针对该问题,本文对线控转向系统的路感规划展开了研究。针对汽车在实际行驶中汽车状态参数影响路感获取的问题,通过分析状态估计常用方法以及不同融合算法的优劣,提出了一种基于无迹卡尔曼滤波的融合算法获取车辆实时状态参数。本文采用的方法主要是通过易测的汽车状态信息,基于无迹卡尔曼滤波融合理论设计汽车状态估计器,估计出所需要的难测的汽车行驶状态参数,并与基于扩展卡尔曼滤波理论的融合算法估计出的汽车行驶状态参数结果进行对比分析。仿真结果表明,基于无迹卡尔曼滤波融合算法能够更准确的估计汽车行驶状态参数,且更适用于线控转向系统车辆,为后续路面附着系数估计及汽车控制策略研究提供理论基础和设计思路,帮助提高汽车操纵稳定性。针对线控转向系统的路感规划问题,基于非线性三自由度车辆模型,通过分析路感的产生机理及目前常用的路感规划方法,提出一种多信息融合的路感规划方法。首先通过分析线控转向系统的基本单元结构,在由转向盘、转向电机、齿轮齿条和转向前轮等组件所构成的线控转向系统Simulink模型的基础上,建立基于“魔术公式”轮胎模型的非线性三自由度车辆模型;其次,通过分析车速和变传动比对路感的影响获得助力转矩以及补偿力矩,将其与由动力学模型计算获得的转向阻力矩叠加构成路感;最后基于模糊免疫PID控制方法设计线控转向系统车辆路感控制策略,以验证路感在非线性车辆模型上的有效性。仿真结果表明,该路感规划方法在一定程度上能让驾驶员获取准确的路面状态,感知汽车实时行驶状态,实现汽车路感实时性、舒适性以及操纵稳定性。