座椅悬架系统作为连接车身与人体的重要环节,可以衰减和隔离车辆在行驶过程中由于地面不平引起的振动与冲击,选用合适的控制算法可以有效提高座椅悬架的隔振性能。半主动悬架结合了被动悬架与主动悬架的优点,具有能耗低、易于控制、动态范围广等优良特性,成为研究热点。目前半主动悬架控制算法中,控制系统需要根据传感器采集信号做出判断,这会造成系统控制存在滞后性。由于器件需要一定响应时间,磁流变阻尼器输出力值也存在一定的时滞,这些因素会影响控制算法效果。对于磁流变半主动座椅悬架控制过程中存在的滞后性问题,提出基于YOLOv3深度学习网络的路面障碍物识别视觉调控方法。针对磁流变半主动座椅悬架建立座椅悬架控制系统模型,设计深度强化学习控制器,对磁流变阻尼器进行控制以提高车辆座椅乘坐舒适性。通过阻尼器测试、系统建模、仿真分析与试验手段,验证所提控制策略对磁流变座椅的减振效果。磁流变座椅减振系统中的减振装置采用实验室自主研制的磁流变阻尼器,通过MTS测试平台进行测试,以探讨不同工况下阻尼器的力学性能。借助数据处理软件MATLAB对测试结果进行分析,使用神经网络模型对磁流变阻尼器的力学特性进行模型辨识;将辨识得到的结果用于座椅系统建立人体-座椅五自由度动力学模型,并确定座椅悬架系统相关参数。为提高半主动座椅悬架隔振性能,提出基于YOLOv3深度学习网络的障碍物识别视觉调控方法,使用深度强化学习原理建立座椅悬架系统控制器。通过对不同障碍物进行分类与标定制作数据集,确定网络训练参数,加载预训练模型后对网络进行训练,结果表明网络收敛效果较好,且在验证集上对目标识别的准确率高;根据网络识别目标后返回的信息通过进一步计算可以得到障碍物类别和车身与障碍物之间的距离,便于后续选择合适的控制方法;基于深度确定性策略梯度算法（DDPG）理论对磁流变座椅悬架控制器进行设计,并确定控制器相关参数,对智能体进行训练。为验证深度强化学习控制器和障碍物识别视觉调控方法的有效性,使用被动悬架系统和开关天棚阻尼控制作为对比进行仿真分析。通过在Simulink中建立被动悬架系统、开关天棚阻尼控制和深度强化学习控制的半主动悬架控制系统模型,给系统施加不同激励（正弦激励和随机激励）,探讨不同控制方法下座椅悬架系统的减振性能,并选择ISO 2631《人体全身受振动评价标准》作为评价指标。仿真结果表明,深度强化学习控制能够显著地降低由于地面不平对人体造成的冲击,其减振效果优于天棚阻尼控制;使用系统理想状态（无时延）与被动悬架系统（存在时延）和定电流控制磁流变半主动座椅悬架系统（存在时延）对比进行仿真分析,结果表明障碍物识别视觉调控方法能够有效解决磁流变半主动座椅悬架控制过程中存在的滞后性问题。搭建磁流变座椅减振试验平台进行试验研究,验证深度强化学习控制算法和障碍物识别视觉调控方法的有效性以及仿真结果的正确性。使用开关天棚作为对照组,通过半主动座椅悬架的振动实验,分析正弦位移信号、随机信号下不同控制算法的效果。结果显示深度强化学习控制策略下座椅悬架舒适性最好,优于开关天棚控制效果。对比分析被动与视觉调控方法下磁流变半主动座椅悬架系统响应,结果表明障碍物识别视觉调控方法能有效提高座椅悬架隔振性能。