奇瑞汽车申请基于扩展卡尔曼滤波的电池容量在线估计专利, 可以在...
金融界2024年10月21日消息,国家知识产权局信息显示,奇瑞汽车股份有限公司申请一项名为“一种基于扩展卡尔曼滤波的电池容量在线估计方法”的专利,公开号CN118759388A,申请日期为2024年7月。专利摘要显示,本发明涉及电池管理系统技术领域,具体涉及了一种基于扩展卡尔曼滤波的电池容量在线估计方法,主要步骤为:确定系...
组合导航技术的“秘籍”:带你了解信息融合过滤器——卡尔曼滤波器
卡尔曼滤波器的思路其实很简单,它利用当前时刻的观测到的位置、速度信息与上一时刻的滤波后得到的估计值,通过层层递推来给出导航位置、速度、姿态这些变量的最优估计,给出最优的导航位置、速度、姿态。卡尔曼滤波器以及由它延伸出的各种滤波器受到研究者的重视并被广泛地应用与组合导航系统中。研究者把标准的卡尔...
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
卡尔曼滤波算法依赖所有过往测量数据用以估计下一时刻的状态变量,忽略了当前测量数据的比重,没有充分考虑新息占比,造成卡尔曼滤波稳态条件下跟踪能力弱,估计精度低。基于上述问题,研究者提出一种联合改进滑模观测器的自适应扩展卡尔曼滤波(ImprovedSlidingModeObserver_AdaptiveExtendedKalmanFilter,ISMO_AEKF)SOC...
面向无人机自主着陆的视觉感知与位姿估计方法综述
基于单目视觉的相对位姿估计本质上是一个二维视觉观测信息与三维空间之间变换关系的求解过程.一般地,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...
李津大局观:零滞后均线JMA均线滤波器在金融市场的应用(二)
卡尔曼滤波器与JMA类似,因为它们都是用来估计嘈杂动态系统的行为的强大算法,当你只能使用嘈杂的数据测量时。卡尔曼滤波器创建时间序列的平滑预测,这种方法对于金融时间序列来说并不完全合适,因为市场容易产生剧烈波动和价格缺口,这些行为不是平滑运行的动态系统的典型特征。因此,卡尔曼滤波器平滑经常落后于或过度反应市场价...
万字长文详解商用车电控转向系统的发展现状与趋势
利用基于模型的故障诊断方法设计主动容错控制策略,文献[106]中针对临时故障利用卡尔曼滤波器降低信号的噪声,针对硬件的永久性故障,如短缺、开路、灵敏度漂移和偏移,由模型观测器进行信号重构;文献[107]中采用扩展卡尔曼滤波算法获取车轮角度估计信号,与传感器信号进行对比,确认故障状态后对传感器信号进行隔离,并采用观测器...
一文详解智能驾驶多传感器信息融合应用
在无人驾驶中,卡尔曼滤波应用广泛,包括滤波操作-时序信息融合、多传感器的信号融合、在帧间位置插值,通过插值进行加速、对目标框进行平滑处理。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...
智能驾驶传感器后融合与前融合
至此便完成了状态估计问题的数学建模。这一简化后的问题可由滤波器相关算法,如卡尔曼滤波(KalmanFilter)或扩展卡尔曼滤波(ExtentedKalmanFilter)来解决。卡尔曼滤波算法将状态空间的概念与随机估计理论相结合,利用系统状态方程、观测方程及噪声的统计特征形成一套完整的滤波算法,用以解决高斯白噪声下对随机过程的最...
基于航天器可观测性理论的多源融合自主导航技术
基于卡尔曼滤波器的自主导航是一种最优递归式的导航信息融合估计过程,可以有效抵抗各种不确定因素影响。在可观测性理论的指导下设计融合滤波结构和误差补偿算法是实现航天器多源融合自主相对导航的正确途径。在深空环境下,受限于空间信息获取手段、航天器计算能力和误差校正条件等因素的严重制约,仅依赖后端的融合结构及...
基于卡尔曼滤波的自动驾驶多传感器融合定位技术详解
这样看来,这个方法的鲁棒性能够得到保证。介绍完这三种定位方式,你会发现“小孩子才做选择,成年人全都要”。多传感器融合定位才能取长补短,让整个系统发挥出最优效能,实现自动驾驶汽车的精准定位。以卡尔曼滤波器串连起GPS定位、IMU定位与激光点云定位