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
SMO为非线性状态观测器且对模型参数扰动具有较强的鲁棒性,在一定程度上能降低系统参数变化和外界扰动的影响,研究者联合算法利用改进滑模观测器作为输入端估计系统的状态变量,ISMO对建模误差鲁棒性较强,一定程度上降低了系统参数变化和外界扰动的影响,基于ISMO的AEKF算法可以减小建模误差造成的滤波发散问题。联合ISMO的AE...
桂林电子科技大学团队提出一种改进粒子滤波的锂电池荷电状态估计...
提高参数辨识和SOC算法的精度是提高SOC估计的关键,桂林电子科技大学智能化电器与电力电子研究团队通过优化模型参数识别和SOC估计方法,提出了基于联合参数辨识的粒子群优化扩展粒子滤波的荷电状态估计方法,并验证了算法的有效性和适应性。论文简报视频研究背景随着燃油车对环境污染的加剧,电动汽车因其低噪声、低排放、能...
万字长文详解商用车电控转向系统的发展现状与趋势
文献[111]中基于MPC的反馈跟踪控制器估计各传感器的状态,根据可用的传感器重新配置;为了避免此类算法中故障可能导致的递归不可行性和计算复杂度,文献[112]中通过简单的在线数值计算来设计状态估计器,从而可以采用不含故障信息的常规MPC算法在线计算容错控制信号。传统的基于模型和观测器的故障容错算法控制算法,存在难以获...
AI传感器的应用(1)|算法|光学|鲁棒性_网易订阅
多传感器信息融合的状态估计算法:在定位与速度估计方面,通过设计基于迭代扩展卡尔曼滤波(iEKF)的状态估计算法,并融合惯性测量单元(IMU)、全球卫星定位(GPS)、相机与激光雷达(Lidar)等多种传感器数据,实现了对车辆状态的高精度观测。智能感知技术的发展趋势:智能感知技术,包括图像传感器、深度感知、传感器融合等,是未来发...
一文了解智能汽车的“小脑” :车辆运动控制系统(VMC)
通过车辆动力学模型,VMC系统可以实现对车辆状态的精确估计,包括车辆的速度、加速度、侧向力、横摆角速度等。这些状态变量是VMC系统进行决策和控制的关键输入。例如,电子稳定控制(ESC)系统需要实时估计车辆的侧滑角和横摆角速度,以及时进行制动干预。提高控制系统的鲁棒性...
底盘域控化发展趋势与对策研究
卡尔曼滤波是一种最优的状态估计方案,可以获得最佳的估计结果(www.e993.com)2024年9月8日。数据融合为估计算法提供更加全面和准确的数据输入,可以进一步提升估计的准确性。结论底盘域控制器具有良好的兼容性和扩展性,能够适应不同的传感器和执行器。软件设计具有接口标准可访问的特性,服务组件的部署不再依赖于特定的操作系统和编程语言,实现了组件...
最新自动驾驶视觉SLAM方法综述|算法|点云|鲁棒性|人工智能技术...
2012年,Stephan(2012)提出了SSF(图5(b)),它是一种基于EKF和松耦合方法的时间延迟补偿单传感器和多传感器融合框架。2013年,Li和Mourikis(2013)指出了MSCKF在状态估计过程中的不一致性。2017年,Paul等人(2017)提出了MSCKF2.0,这大大提高了准确性、一致性和计算效率。此外,ROVIO(鲁棒视觉惯性里程表)(Bloesch等人,...
详解智能汽车的“小脑” —— 车辆运动控制系统(VMC)
通过车辆动力学模型,VMC系统可以实现对车辆状态的精确估计,包括车辆的速度、加速度、侧向力、横摆角速度等。这些状态变量是VMC系统进行决策和控制的关键输入。例如,电子稳定控制(ESC)系统需要实时估计车辆的侧滑角和横摆角速度,以及时进行制动干预。提高控制系统的鲁棒性...
听大咖讲论文|变化城市中LiDAR惯性里程计辅助鲁棒LiDAR定位系统
另外,可以构建紧耦合的LiDAR惯性里程计,融合LiDAR和惯性数据,结合栅格概率和LiDAR反射值,提供实时准确的状态估计。最后,提供了一个鲁棒的定位系统,经过了拥堵且繁忙的城市里的每日例行测试,已证明这套系统具有在挑战性环境和动态变化环境中运行的稳定性。Q:百度无人车的研发质量控制是如何做的?如何保证产品的安全...
追觅科技四足机器人新成员,大步迈向工业市场
基于WBC算法构建机器人全身行走与执行的稳定性及状态估计算法,提高了机器人在崎岖地形与外界冲击扰动下运动的稳定性和自适应性,从而提升在非结构环境下的适应能力,能够实现上下楼梯,越过障碍物等行走方式。对于大体积障碍物或垃圾,拥有机械臂的足式机器人,可以执行推开,抓取等处理方式。