与传动被动悬架及半主动悬架相比,主动悬架拥有更为优良的车身姿态调控性能,在提升车辆平顺性和操纵稳定性方面也更为优越。在众多车型中,应急救援车辆由于特殊的工作用途,复杂的工作环境及对车载精密救援装备和伤员保护的综合考量,对于悬架的性能要求更高。本文基于国家重点研发计划项目“高机动应急救援车辆(含消防车辆)专用底盘及悬挂关键技术研究”(项目编号:2016FYC0802902),通过探索主动悬架结构及其控制策略的优化,提升应急救援车辆的行驶平顺性及操纵稳定性。近年来研究的主动悬架,多装备加速度传感器、位移传感器等传感设备,这些设备在复杂环境和噪声的干扰下,所测数值的精确程度容易受到影响,且过多的传感设备易造成数据误差叠加,影响后续主动控制及优化工作。本文通过GPS(Global Positioning System,GPS)及IMU(Inertial Measurement Unit,IMU)惯性测量单元提取车身质心位姿信息,并利用卡尔曼滤波算法进行二者数据融合及数值优化,获得精确的车身位姿数据;建立三轴车辆动力学模型,引入分散控制思想,将质心的位姿数据分散变换到救援车辆的6个单缸作动器上,并通过模糊自适应PID控制策略实现悬架作动缸控制,建立悬架评价指标,通过MATLAB-AMESim搭建联合仿真平台,同被动悬架相比较,验证基于卡尔曼滤波的GPS及惯性导航系统融合数据的车身位姿测试思路的有效性。仿真及实验结果表明,所设计的卡尔曼滤波融合算法能够将误差维持在较低范围内;基于卡尔曼滤波的GPS及IMU融合数据的整车姿态调整方案在车身加速度、俯仰角加速度、侧倾角加速度及悬架动行程方面,其均方根值比相同实验条件下的被动悬架分别降低了34.72%、24.76%、27.57%及27.57%。本文以三轴重型应急救援车辆为优化对象,基于卡尔曼滤波的GPS/IMU数据融合的车身位姿测量、提取及位姿分散控制策略的思路,具有一定的使用价值及现实意义。