El algoritmo de control podría ayudar en gran medida al sistema de suspensión a mejorar el rendimiento integral del vehículo. Los métodos de control existentes necesitan obtener los estados intermedios, que son difíciles de obtener de manera directa o precisa cuando se estiman mediante filtros u observadores. Así, este artículo propone un nuevo método práctico de control LQR de estado finito para abordar este problema. Al combinarse con el estado de salida del sensor finito del sistema de suspensión del vehículo y debilitar el estado desconocido como objetivo, se establece un modelo de optimización con las variables de diseño como los coeficientes de peso LQR. Luego, se obtiene la relación directa entre la entrada de control actual y la salida del sensor finito, y se realiza el control LQR de estado finito. Tomando como ejemplo el modelo de suspensión de un cuarto de coche, se añade el ruido correspondiente considerando la precisión del sensor, y se estudia el rendimiento de control de los cuatro métodos de control considerando las incertidumbres de los parámetros del sistema de suspensión. Además, la aceleración de la masa suspendida y el coeficiente de recorrido dinámico de la suspensión se han calculado por separado mediante los métodos de control LQR de estado finito, control LQR y control PID. Los resultados muestran que no hay mucha diferencia entre ellos bajo excitación por choque o excitación aleatoria. Sin embargo, el método de control LQR de estado finito tiene el mejor rendimiento de control integral en que su coeficiente de carga dinámica del neumático es mejor que otros métodos; podría tener en cuenta el coeficiente de recorrido de trabajo de la suspensión, el coeficiente de carga dinámica del neumático y la aceleración de la masa suspendida del sistema de suspensión del vehículo al mismo tiempo. Para lograr el efecto de control óptimo con una disposición de sensores limitada, el método de control LQR de estado finito solo necesita obtener la salida del sensor actual y la entrada de control actual, sin necesidad de estimar el estado intermedio desconocido. De este modo, el método de control propuesto simplifica en gran medida el diseño del sistema de control y tiene grandes ventajas en valor práctico.