重型车辆具有载重量大、质心高及体积大等的特点，使重型车辆在道路上高速行驶时的侧倾稳定性不好，若重型车辆进行紧急转向或变换车道，容易发生车辆侧翻事故。本文在阅读了大量的国内外关于重型车辆侧翻预警的相关研究，并结合青年科学基金项目“基于分层隐Markov模型的重型载货车辆侧翻预警新算法研究”，提出了一种基于动态预测的重型载货车辆的侧翻预警的关键技术研究。通过对车辆侧翻的研究，为重型车辆建立车辆侧翻运动状态模型，通过实时监测车辆的运动状态，为驾驶人员提供侧翻预警，保障车辆的正常行驶和驾驶人员的人身安全。本文以隐马尔科夫模型理论为基础，建立了双层隐马尔科夫模型，底层的隐马尔科夫(HMM)模型对应着车辆运动姿态，其观察序列是通过车载传感器上获得的各类数据；而高层的隐马尔科夫(HMM)模型对应着车辆的运动状态，其观察序列为底层模型的运动姿态的辨识结果。双层隐马尔科夫模型能够辨识当前车辆的运动状态；随后建立了分层隐马尔科夫模型，在分层隐马尔科夫模型中，预测算法由三个层次的HMM模型算法组合而成：即行驶状态概率切换层、隐状态层（车辆状态当前估计状态）和状态观测层。模型中创新地将分层隐马尔科夫模型中隐含层每个x定义为一个HMM模型，与前面的双层隐马尔科夫模型对应，用来估计当前时刻车辆行驶状态；将行驶状态概率切换层依据统计学原理和前一时刻车辆行驶状态计算未来时刻车辆行驶状态切换的概率，从而精确预测未来时刻车辆行驶状态，这里创新的引用了自回归隐马尔科夫预测法，对车辆侧翻危险工况进行预警。通过双层隐马尔科夫模型及自回归隐马尔科夫模型的联合构建了车辆侧翻预警算法，随后通过Trucksim、Matlab及Simulink的联合仿真对车辆预警算法进行仿真，验证了算法的可行性、实时性及准确性，最后文中通过使用单片机开发板进行验证，并结合对车辆侧翻预警系统控制器的设计并在车辆在环系统的试验验证，进一步对车辆侧翻预警系统的可行性进行了验证。