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本发明提供一种分布式驱动电动汽车行驶状态分层融合估计方法，该方法先构建横向、横摆非线性二自由度车辆动力学模型与线性轮胎模型，然后采用基于遗忘因子的递归最小二乘法对线性区内的轮胎侧偏刚度进行估计，再搭建自适应扩展卡尔曼滤波器，最后引入最大相关熵准则，对测量阶段的噪声协方差和误差协方差进行迭代更新，并采用天鹰智能优化算法对自适应扩展卡尔曼滤波器的非高斯噪声值进行实时优化更新，构建天鹰优化最大相关熵自适应扩展卡尔曼滤波器，通过天鹰优化最大相关熵自适应扩展卡尔曼滤波器对分布式驱动电动汽车的行驶状态进行实时估计，本发明能够实现分布式驱动电动汽车行驶状态参数的有效实时估计，具有良好的精度和鲁棒性。