卡尔曼滤波算法,在锂电池SOC估计中,如何提高估计精度及鲁棒性
卡尔曼滤波是一种最优化自回归数据处理算法,当其应用于强非线性系统时,常见形式有扩展卡尔曼滤波(ExtendedKalmanFilter,EKF)、无迹卡尔曼滤波(UnscentedKalmanFilter,UKF)以及容积卡尔曼滤波(CubatureKalmanFilter,CKF)等。锂电池系统属于强非线性系统,且存在极为复杂的运行噪声和外界干扰,这些系统噪声分布规律...
面向无人机自主着陆的视觉感知与位姿估计方法综述
这个变换可以用一个六自由度的透视投影来描述,即需要求解一个平移向量和一个旋转矩阵.而无人机自主着陆过程中的位姿估计又是一个与时间变量有关的状态估计问题,因此本节按照是否利用帧间约束,从独立帧和连续帧两方面来递进地分析基于单目视觉的位姿估计方法的研究现状.4.1基于独立帧的位姿估计方法...
自回归模型的优缺点及改进方向
参数估计环节同样体现了简约之美,通过诸如最大似然估计等成熟方法,能够在保证预测精度的同时,避免了模型构建中可能出现的过拟合风险,确保了模型的稳健性与可靠性。AR模型以其简单直观的设计思路、对历史数据的有效利用、以及模型设定与参数估计的相对直接性,成为了时间序列分析中的一把利刃,尤其适合于那些追求实施效率...
中国科技期刊卓越行动计划推介:《自动化学报》2024年50卷8期
其次,归纳整理了两类深度学习与贝叶斯滤波结合的具体方法,着重介绍了深度卡尔曼滤波和融合深度学习的自适应卡尔曼滤波.最后,综合考虑深度学习方法和贝叶斯滤波方法的优势,讨论了融合深度学习的贝叶斯滤波方法的开放问题和未来研究方向.张文安,林安迪,杨旭升,俞立,杨小牛.融合深度学习的贝叶斯滤波综述.自动...
一文详解智能驾驶多传感器信息融合应用
卡尔曼滤波器的历史虽已经超过半个世纪,但是对于输入数据的噪声信息和状态估计的平滑来说仍然是最有效的传感器融合算法之一。它假定位置参数是符合高斯分布的,即完全可以被均值和协方差参数化:X??N(μ,σ-2),当传感器的信息流开始的时候,卡尔曼滤波器使用一系列的状态信息来预测和衡量更新步骤去更新被追踪目标的...
混合动力汽车电池寿命预测及能量控制管理策略 | 科技导报
基于模型的方法是分析电池容量确定电池的健康状况,结合电池衰退原理,建立电池衰退的数学模型,从而完成电池剩余寿命预测(www.e993.com)2024年10月26日。该方法建模所需数据较少,可以适应多种电池剩余寿命预测。Li等基于单粒子模型,提出一种自适应无迹卡尔曼滤波器,通过监测电化学过程中的内部状态,实现对锂离子电池荷电状态实时精确估计。卜少华等用Arrh...
李拉亚:关于通货膨胀的粘性预期假说与理论分析
李拉亚(1995,p.65)分析货币增长、货币流通速度、一般价格水平和GDP增长关系时指出:“该年货币增长速度较高,但经济增长速度较低,表明通货膨胀预期极低,出现了预期陷阱,即货币供给增加,被预期陷阱所吸收(成为经济人的手持现金和存款,没有用于购买),既没有作用到物价上,也没有作用到经济增长上。”可见,中国也一样,...
电动汽车动力电池荷电状态(SOC)的估算方法研究
2.卡尔曼滤波法卡尔曼滤波法是一种基于状态估计的SOC估算方法,它通过将电池的SOC视为状态变量,并结合测量的电流和电压数据来估算SOC。卡尔曼滤波法能够通过对测量值和系统模型的融合,减小噪声和误差的影响,提高SOC估算的精度和稳定性。卡尔曼滤波法的基本原理是通过状态预测和测量更新两个步骤,不断迭代估算SOC的值...
电池,你必须了解的SOC 知识
该算法的本质在于可以根据最小均方差原则,对复杂动态系统的状态做出最优化估计。非线性的动态系统在卡尔曼滤波法中会被线性化成系统的状态空间模型,在实际应用时系统根据前一时刻的估算值与当前时刻的观测值对需要求取的状态变量进行更新,遵循“预测—实测—修正”的模式,消除系统随机存在的偏差与干扰。
自动驾驶感知、预测及规划技术解析
例如,GS3D[56]将目标解耦为多个部分,以分析曲面属性和实例关系。Monopair和Monet3D考虑了目标与其两个最近邻居之间的关系。(2)除了回归3D边界候选者,网络还在训练阶段考虑来自双目视觉或激光雷达数据的局部或全深度图。CaDDN[57]为结合深度估计和目标检测任务提供了一种完全可微的端到端方法。DDMP3D利用上下文和深度...