四轮驱动(4 Wheel Drive,4WD)电动汽车(Electric Vehicle,EV)是汽车发展中一个重要领域。在越野工况下,地面情况较复杂,如何合理的分配驱动力成为目前广泛研究的一个重要课题。而在驱动力分配的问题上,汽车的速度和姿态信息是十分关键的,如何准确的掌握汽车的速度和姿态信息成为能否合理准确地分配驱动力的一个重要影响因素。本文针对信息融合技术在电动4WD汽车驱动系统中的应用以及四轮驱动系统的驱动力分配问题做了如下研究。首先,本文根据需求设计了用于信息采集的电路板,主要集成了加速度计、陀螺仪以及GPS模块。所有的信息经传感器采集后送主控芯片STM32F407处理,并将处理后的信息由串口传送至PC端进行显示,另外,为了便于户外调试,在下位机上用Nokia 5110显示屏进行参数显示。其次,由于在越野工况下地形复杂,而且在低速下GPS的测速误差相对较大,而加速度计则能很好地解决短时间内的测速精度问题,另外陀螺仪对姿态角的测量有积分误差,需要用加速度计测量的姿态角进行修正。因此用Kalman融合滤波分别对GPS信号与加速度计信号进行融合得到融合后的速度、对加速度计信号与陀螺仪信号进行融合得到融合后的姿态角。融合后的信号不仅能够有效提高测量精度,同时也提高了系统的鲁棒性。最后,对驱动力分配的控制策略进行建模和分析,然后根据车辆行驶模型分别在Simulink中对轮毂电机进行建模以及在CarSim中对整车以及路况进行建模,并且将两者联合起来仿真。以CarSim中的车速、车轮转速、俯仰角以及地面作用在驱动轮上的法向反作用力来确定汽车的负载转矩,从而根据计算得出的力矩分配比来调整输出转矩,在保证车轮不打滑的情况下合理分配驱动力矩。本文针对于电动4WD汽车在越野工况下的驱动力分配问题,结合信息融合技术以准确获取汽车的速度和姿态信息,给出了驱动力在直线路况下的力矩分配策略。实验结果表明,信息融合技术可以获取更加准确的速度和姿态信息,将其运用在四轮驱动汽车的控制上可以使输出力矩更加平稳,而且新的力矩分配策略能够有效减小车轮的滑转率并提高汽车的能效比。