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实现轮毂电机分布式驱动精准控制需要大量的状态及参数输入，因此需要设计分布式驱动车辆状态及参数估算模块。驱动力协调分配及车辆状态参数估算两者结构复杂，涉及各类耦合的信息，因此多采用分层多模块的结构设计控制系统，使各部分功能明确，整体结构清晰，易于开发和维护。基于状态参数估算的分布式驱动控制策略总体框架如图2-1所示。
分布式驱动控制总体框架分为两层，第一层为状态参数观测层，仅包含车辆状态参数估算模块，采集来自“人-车系统”的驱动电机的反馈驱动转矩
T
i
、轮速
ω
i
和车载惯性传感器的输出纵向加速度
A
x
、侧向加速度
A
y
、横摆角速度
ω
等信息作为模块输入，进行信息融合，输出整车质量
M
、纵向车速
V
x
、侧向车速
V
y
、横摆角速度
ω
、质心侧偏角
β
等。第二层为驱动力协调控制分配层，包含期望横摆力矩和总驱动力制定模块、驱动力分配模块及驱动防滑模块。期望横摆力矩和总驱动力制定模块以驾驶员操作的加速踏板开度
k
pd
、方向盘转角
δ
和估算模块得出的纵向车速
V
x
、质心侧偏角
β
等作为输入，通过对控制目标横摆角速度及质心侧偏角的期望值和实际值的误差进行模糊控制等，制定整车期望横摆力矩及总驱动力。驱动力分配模块将整车期望横摆力矩及总驱动力控制需求通过各类约束条件和分配方法转换为四轮的独立需求转矩。驱动防滑模块以纵向车速
V
x
和轮速
ω
i
为输入，以控制车轮滑移率为目标，最终确定各轮需求转矩
，将控制指令传达至轮毂电机进行执行。
图2-1 基于状态参数估算的分布式驱动控制策略总体框架
从以上分析可以看出，分布式电驱动车辆的状态及参数估算至关重要，是分布式驱动控制的基础。利用轮毂电机可以快速准确地反馈转矩和转速的特点，结合惯性传感器和驾驶信息传感器对车辆状态进行估算。分布式驱动状态参数估算模块设计如图2-2所示。首先，将各来源的信息进行信号处理，这些信号包括惯性传感器提供的纵向加速度 A x 、侧向加速度 A y 和横摆角速度 ω ，驾驶员操作信息传感器提供的方向盘转角 δ ，驱动电机反馈得到的转矩 T i 和轮速 ω i 。其次，以转矩、纵向加速度等作为输入，估计得到整车质量 M 和路面坡度 α 。最后，以得到的整车质量作为基础，以纵向加速度、横摆角速度等作为输入，估计得到纵向车速、侧向车速、质心侧偏角等，输入驱动力协调分配层。
图2-2 分布式驱动状态参数估算模块设计
设计状态参数估算模块，首先需要对分布式驱动车辆进行动力学分析，建立车辆动力学模型。汽车是一个非常复杂的非线性多自由度系统，其在运动过程中参数和状态是很难准确分析的，因此很难建立完全还原汽车系统状态的动力学模型。此外，分布式驱动由于驱动单元的增多，拥有更多的自由度，车辆模型更加复杂。建立复杂的多自由度车辆模型可以尽可能地还原汽车系统状态，但是复杂度越高，计算精度的提升越不成比例，反而导致计算复杂度大幅上升。因此需要在计算精度和复杂度上做出权衡，建立更能体现所需状态量和参数特性的动力学模型，在保证一定精度的情况下尽可能简化模型的复杂度。