车辆稳定性控制系统作为一种控制技术能够协助驾驶员完成对车辆动力学响应的合理控制,有效的提升了车辆的主动安全性能。该系统利用传感器实时监测并反馈车辆的运行状态,当车辆失稳或有失稳趋势时,控制系统通过调整不同车轮的制动力或发动机输出力矩来实现对车辆转向状态的控制,进而将车辆状态表征参数（横摆角速度和质心侧偏角）稳定在理想范围内,保证车辆在极限工况下的行驶稳定性。随着人们对车辆主动安全技术的逐步重视,其重要技术组成车辆稳定性控制系统的研究变得越加重要。本文首先分析了车辆稳定性控制系统的基本原理,建立了包括二自由度参考模型和Carsim整车模型的车辆动力学模型。随后针对车辆状态参数质心侧偏角难以测量的问题,结合现有传感器及车辆其它易测参数,设计了径向基（RBF）神经网络和扩展卡尔曼滤波对质心侧偏角进行估算,并利用联合仿真平台对参数估算方案进行了仿真验证。然后基于车辆行驶状态稳定性的理论分析结果,确定了系统的控制变量及其理想值;依托模块化设计思路构建了包含上、下两层的分层式协调控制系统,同时,基于模糊逻辑控制理论设计了以横摆角速度偏差、质心侧偏角偏差作为输入变量的上层控制器,以及基于后轮优先制动策略的下层制动力矩分配方案;选用软件Carsim、MATLAB/Simulink构建联合仿真平台对车辆在典型工况下的稳定性进行仿真研究,初步验证所提出的车辆稳定性控制方案的正确性。最后,为了进一步验证控制系统的正确性和可靠性,基于NI-PXI和d SPACE实时系统搭建车辆稳定性控制系统硬件在环试验台,在试验台上分别测试了高/低附着条件下的双移线实验工况,实验结果进一步表明本文所提出的稳定性控制方案有效可行。