随着我国经济总量的不断增长,我国的高速公路网络将不断地延伸。同时,再加上国家对“甩挂运输”的大力推广,半挂汽车列车在国家经济发展中发挥的作用日益凸显,其保有量也将攀升到一个新的高度。但是,半挂汽车列车质心高,载重量大和结构复杂,其发生交通事故的损失巨大。半挂汽车列车主动安全控制系统的应用是减少交通事故的一大创举,国外厂商已经开发出了一些主动安全控制系统,并已实现商用化了。而我国对此也只是停留在理论研究上,其中的一大难题——半挂汽车列车状态信息的实时获取还未解决。国外对此技术是保密的,而国内只了解其很多信息是通过估算获取的。因此,对半挂汽车列车状态估计的研究是极具研究价值的,它能为我国将来半挂汽车列车主动安全控制系统自主开发提供一些参考价值。首先,参阅了国内外关于汽车状态信息估计研究的相关文献,本文提出了基于卡尔曼滤波算法的半挂汽车列车部分状态信息(半挂牵引车横摆角速度、质心侧偏角和折叠角速度以及折叠角估计)估计。其次,深入研究了状态估计理论和卡尔曼滤波算法理论,同时掌握了成功运用卡尔曼滤波算法的方法。为了说明半挂汽车列车基于卡尔曼滤波算法进行状态估计的可行性,还介绍了卡尔曼滤波在状态估计中的成功应用事例,特别是在汽车状态估计中的应用。接着,详细研究了半挂汽车列车的结构特点,并为研究目的建立了三自由度半挂汽车列车模型,同时还建立了虚拟半挂汽车列车模型进行虚拟试验,验证了所建立的三自由半挂汽车列车数学模型的正确性。最后,设计了半挂汽车列车状态估计器,并还比较了两种方式建立的状态估计器。然后通过基于TruckSim和Matlab/Simulink的联合仿真试验验证了基于卡尔曼滤波算法的半挂汽车列车状态估计器的估计良好估计效果,同时还分析了影响卡尔曼滤波状态估计精度的因素。本文基于卡尔曼滤波算法对半挂汽车列车部分状态进行估计,其中有半挂牵引车质心横摆角速度和质心侧偏角、半挂汽车列车折叠角速度以及折叠角,最后通过联合仿真试验验证了采用的估计算法所设计的估计器的有效性,为我国半挂汽车列车主动安全控制系统的自主开发提供一定的参考价值。