车辆的许多重要性能都与轮胎的力学特性有关,如决定车辆的动力行为,提高车辆操纵稳定性、制动安全性的自动控制系统设计,都依赖于轮胎力学特性的研究.由于轮胎力的复杂性,依赖于不可控的外部因素,诸如胎压、磨损度及车载,很难直接测定.要获得在真实行驶条件下的轮胎力,还必须应用系统辨识技术,本文用建模前估计的思想通过几个量的测量,采用增广的广义卡尔曼滤波对复杂轮胎力(本文估计纵向和侧向轮胎力)及车辆状态进行估计,在这里做估计时不需要预先知道轮胎模型,轮胎力特性及一些影响车辆运动的外部因素.首先,本文介绍研究汽车轮胎力的意义和背景,通过介绍轮胎力的复杂特性及目前试验测试的艰巨性,提出了本文要进行轮胎力的实时估计问题.接着,本文给出了所用的一些基本定义,车辆模型与轮胎模型及相配合的关系,介绍用建模前估计的思想构建估计模型对汽车轮胎力进行实时估计.随后,介绍了进行估计器设计时需要的滤波理论知识,由于存在验前数据误差而导致估计器发散,文中给出了用S加权衰减记忆克服估计器发散的算法.最后,用Matlab进行仿真验证,验证了算法在克服发散和改善估计精度的有效性,进一步考虑实际工程需要,又给出去掉偏航角速度的估计仿真结果并得出估计精度降低的结论.