无人驾驶车辆的侧倾稳定性是指车辆在转弯或遇到侧风等情况下保持稳定的能力，这对于车辆的安全性和乘坐舒适性至关重要。为了实现无人驾驶车辆的侧倾稳定，可以采用模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）方法，并结合车辆动力学仿真软件（如CarSim）进行模拟和验证。
MPC是一种先进的控制策略，它通过预测未来一段时间内系统的行为，并优化当前时刻的控制输入，以实现对系统的稳定控制。在无人驾驶车辆侧倾稳定控制中，MPC可以通过预测车辆的侧倾角度和侧向加速度等参数，来确定最佳的车辆控制策略，以保持车辆稳定。
首先，需要建立一个准确的车辆动力学模型，描述车辆在各种情况下的运动特性。这个模型可以基于物理定律和实测数据建立，包括车辆的质量、惯性、轮胎特性、悬挂系统等。在CarSim等仿真软件中，可以利用这些模型参数构建车辆的运动仿真模型。
接下来，利用MPC方法设计控制器。MPC需要定义一个性能指标（cost function），以及系统的状态方程和控制输入的约束条件。对于无人驾驶车辆的侧倾稳定控制，性能指标可以包括最小化车辆侧倾角度和侧向加速度，同时考虑到驾驶舒适性和能量消耗等因素。约束条件可以包括车辆的最大侧倾角度、最大转向角度和最大制动力等。
然后，利用MPC算法进行预测和优化。MPC通过在每个时刻解决一个优化问题，来计算最佳的控制输入。在每次优化过程中，MPC会使用当前时刻的系统状态和约束条件，预测未来一段时间内的系统行为，并选择最优的控制输入，以实现系统的稳定控制。
最后，利用CarSim等仿真软件进行模拟验证。将设计好的MPC控制器嵌入到仿真模型中，对车辆在不同工况下的侧倾稳定性进行仿真分析。通过对比仿真结果和设计要求，优化控制器参数，直至达到预期的侧倾稳定效果。