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
常见模型法包括卡尔曼滤波、H∞滤波(H-InfinityFilter,HIF)、粒子滤波以及滑模观测器等。HIF通过构建基于博弈论的代价函数寻求最优估计,估计结果具有很强的鲁棒性,但其未对模型不确定性和噪声做任何假设,不利于估计精度的提高。粒子滤波(ParticleFilter,PF)同样不受系统模型约束,并且不受白噪声假设与线性化误差...
底盘域控化发展趋势与对策研究
该方案通过以卡尔曼滤波和数据融合为主要技术手段,对车辆运动关键状态进行估计,包括但不限于车辆运动俯仰角和侧倾角,纵向车速和质心侧偏角等。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。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...
手撕自动驾驶算法—卡尔曼滤波KF
1.卡尔曼滤波原理卡尔曼滤波假设两个变量(位置和速度,在这个例子中)都是随机的,并且服从高斯分布。每个变量都有一个均值μ,表示随机分布的中心(最可能的状态),以及方差,表示不确定性1.1使用矩阵来描述问题我们基于高斯分布来建立状态变量,所以在时刻k需要两个信息:最佳估计(即均值,其它地方常用μ表示)...
基于卡尔曼滤波的自动驾驶多传感器融合定位技术详解
以卡尔曼滤波器串连起GPS定位、IMU定位与激光点云定位
「无人驾驶」:苹果为地图系统增加卡尔曼滤波器;激光雷达迎来大...
「无人驾驶」:苹果为地图系统增加卡尔曼滤波器;激光雷达迎来大规模前装量产:本田单车上5个、小鹏上2个!(第339期)文丨船尾汽车主机厂ADAS研发人员汽车无人驾驶领域重点事件共计8条建议阅读2分钟01长安汽车宣布加快向智能出行科技公司转型11月14日,长安汽车品牌日在央视《第一发布》节目中与公众见面...
论文推荐| 余航:动态EIV模型及其总体卡尔曼滤波方法
卡尔曼滤波(Kalmanfilter,KF)方法已在组合导航、GPS定位及目标跟踪等方面取得了广泛应用,是一种处理动态模型获得时变参数的经典方法[1](www.e993.com)2024年10月26日。常用的卡尔曼滤波方法是基于最小二乘估计或最小方差估计的标准卡尔曼滤波方法[2]。此后,多种扩展方法相继提出,如抗差卡尔曼滤波、抗差自适应卡尔曼滤波、约束卡尔曼滤波,又如...
粒子滤波到底是怎么得到的?
2.2贝叶斯滤波卡尔曼滤波与粒子滤波都是基于贝叶斯滤波框架下的滤波算法。讲粒子滤波便不得不提贝叶斯滤波。贝叶斯滤波的基本思想是根据上一时刻的状态对当前状态进行预测,并根据此时的观测进行更新。基本算法是:(图片来源:《概率机器人》)可以看出,在预测部分需要求一个积分,而这个积分往往很难求。所以显有方法可...
金融时序预测:状态空间模型和卡尔曼滤波(附代码)
结构时间序列模型是(单变量)时间序列的(线性高斯)状态空间模型。在考虑状态空间架构时,通常我们感兴趣的有三个主要方面:预测,预测状态的后续值滤波,根据过去和现在的观测值来估计状态的当前值平滑,根据观测值估计状态的过去值我们将使用卡尔曼滤波器来执行上述各种类型的推理。
学术交流 | 基于抗差LM的视觉惯性里程计与伪卫星混合高精度室内定位
基于滤波的算法有卡尔曼滤波(包括一些延伸的算法)、无迹卡尔曼滤波(UKF)及粒子滤波(PF)等,基于非线性优化的算法有最速下降法、高斯-牛顿及LM(Levenberg-Marquard)算法等[20-24]。很多文献表明,由于基于非线性优化的算法可以同时优化多个时间段的数据,因此基于非线性优化的算法要优于基于滤波的算法。本文主要研究基于...
电池,你必须了解的SOC 知识
(6)卡尔曼滤波法卡尔曼滤波法是建立在安时积分法的基础之上的。卡尔曼滤波法的主要思想,是对动力系统的状态做出最小方差意义上的最优估计。该方法应用于电池SOC估计,电池被视为一动力系统,荷电状态为系统的一个内部状态。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...