智能化是解决汽车安全问题的重要手段,是汽车工业发展的必然趋势。制动系统是智能汽车运动控制层中的重要执行机构,其执行效果直接影响智能车能否实时并准确的完成决策规划层的控制指令,是车辆安全稳定行驶的关键。为及时可靠地响应目标指令,制动系统需实现制动力的快速变化和精确调节。然而,传统的真空助力制动系统受限于其结构和工作机理难以实现快速的主动制动、较长时间的保压,难以满足智能汽车在系统失效时制动冗余需求,难以获取较为准确的实际轮缸压力反馈对执行元件进行有效的闭环控制实现轮缸压力的精确调节。此外,随着智能汽车控制需求的不断增加易导致功能冗余、处理器资源浪费以及控制目标冲突等问题。针对上述问题,本论文依托于校企合作项目,以搭载了e Booster与ESC组合型线控制动系统的电动车为研究对象,对线控制动系统主动制动技术开展了研究。创建主动制动控制策略模型,进行离线仿真及实车试验验证,结果表明所提出的控制策略在各种工况下均可以准确和实时的响应智能汽车指令,并且BAS通过了欧盟ECE R13H法规的第三方认证。本文的主要研究内容包含如下几个方面:（1）依据线控制动系统动态特性建立了基于PV特性的回路压力和轮缸压力估算算法。建立有刷直流电机、回油泵、蓄能器、单向阀及电磁阀等关键元件的数学模型,计算经单向阀、隔离阀及回油泵流经回路的制动液流量,根据液压回路中进液阀的开度确定回路的PV特性进而估算回路压力。将回路压力估算值作为输入,由伯努利方程计算经单向阀、进液阀和出液阀流经轮缸的制动液流量,基于轮缸的PV特性对轮缸压力进行估算。（2）基于执行器动态特性及估算压力,开发了e Booster和ESC协同调节轮缸压力控制算法。建立三相永磁同步电机、两电平三相电压源逆变器、行星减速器及滚珠丝杠等关键元件的数学模型,创建速度外环控制和电流内环控制的双闭环永磁同步电机转速控制算法,设计基于压力环和位置环的目标转速计算方法,实现了e Booster作为执行器控制回路压力的控制算法。根据电磁阀及回油泵特性和回路压力估算结果,实现了ESC作为执行器控制回路压力的控制算法,结合轮缸压力的估算结果反馈,对执行元件进行有效的闭环控制,实现轮缸压力的精确调节。（3）建立车辆动力学特性模型,提出了面向工程应用的整车质量、路面附着及路面坡度等关键状态参数的估算算法,为主动制动系统控制策略的制定奠定了基础。利用纵向加速度信号和Kalman滤波技术实现了道路坡度的实时估计。根据驱动力、纵向加速度、车速及估算压力,筛选合适的行驶工况,基于递归最小二乘法实现质量的在线估计。基于扩张状态观测器对利用附着系数进行识别,并利用典型路面m-s曲线对路面峰值附着系数作出估算。（4）制定主动制动系统控制策略,构建目标制动力融合控制算法,可实时且准确的执行智能汽车动态驾驶制动指令。根据整车质量及路面坡度辨识结果设计前馈控制器,结合车辆实际减速度设计模糊PI反馈控制器,基于前馈和反馈控制器控制车辆制动力实现对目标减速度指令跟随。提出通过控制车辆减速度间接控制车速的方法,根据目标车速和实际车速采用模糊算法计算目标减速度,结合减速度反馈设计模糊PI反馈控制器,控制车辆制动力实现对目标速度指令跟随。设计驻车控制协调模块,控制车辆制动力保证车辆平稳驻车。协调控制模块根据车辆的状态计算出各车轮的目标制动力,用于控制制动系统轮缸压力,响应智能汽车决策规划层控制指令,实现行车制动和驻车制动。考虑到制动系统可能存在的失效风险,设计硬件故障检测和处理流程,提高了主动制动系统的可靠性和安全性。（5）搭建Car Sim、Matlab/Simulink与AMESim联合仿真平台,对压力估算及控制效果、主动制动控制策略进行离线仿真验证。同时基于拥有自主知识产权的e Booster及ESC硬件,对所提出的主动制动系统控制算法进行实车试验。对BAS、HBC、AEB、HDC及AVH等典型工况进行验证,实验结果表明主动制动系统可以很好的控制车辆行车制动和驻车制动,满足智能汽车的动态驾驶减速度控制需求。