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...
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:确定系统状态变量和系统观测变量;建立系统状态方程和系统观测方程;根据扩展卡尔曼滤波算法建立电池容量估计的递推模型;确定初始信息后根据递推模型估计电池容量。本发明对充放电量和SOC的误差敏感度较低,可...
江苏大烨智慧能源申请基于扩展卡尔曼滤波与多参融合的电池SOC估算...
专利摘要显示,本发明公开了一种基于扩展卡尔曼滤波与多参融合的电池SOC估算方法及装置,所述方法包括:通过预设的修正模型对磷酸铁锂电池的SOC参数进行修正,得到各个SOC参数的修正值;基于安时积分修正值、温度修正值、电池老化修正值、充放电效率修正值和自放电率修正值五个修正值的修正融合,并通过分裂扩展卡尔曼滤波算法...
...学院研究成果:ADAS系统视觉与毫米波雷达分布式抗差卡尔曼滤波...
2.融合算法架构设计:论文基于分布式抗差卡尔曼滤波算法设计了多传感器信息融合框架;在对传感器数据进行预处理之后对来自不同传感器的数据进行信息融合;为使卡尔曼滤波器能够随传感器的测量误差的变化动态调整传感器观测值在融合时所占权值,引入抗差因子调整测量参数的协方差矩阵,实现了对传感器动态误差的实时估计和修正。...
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...
一文详解智能驾驶多传感器信息融合应用
卡尔曼滤波法对一个运动物体,能直观观察到它当前的运动状态。然而,一般都无法精确测量物体当前的运动状态,而更多试验中需要预测物体在下一时刻的运动状态,对现场环境进行测量时,系统会存在相当的干扰噪声。这时就需要估计当前的运动状态,卡尔曼滤波(Kalmanfiltering)是一种利用线性系统状态方程,通过系统输入输出观测数据...
期货择时系列(五)基于卡尔曼滤波的策略研究(下)——【中信期货...
本次模型缩减了上篇AR(N)模型的输入项,仅使用了过去长短期两个价格作为动量输入项;同时依据前一阶段的最高值、最低值和当前价格形成波动因子作为波动输入项;将这三个因子运用OLS建模得出相应参数矩阵代入卡尔曼滤波,对当前价格进行过滤(www.e993.com)2024年10月26日。在进场判断时,抛弃了原本单一的数值对比进场方式,对当前波动状态进行数学...
手撕自动驾驶算法—卡尔曼滤波KF
卡尔曼滤波是一个非常流行的系统状态估计的方法,他和概率定位相当相似,我们之前学过的蒙特卡罗定位方法,主要区别是卡尔曼是对一个连续状态进行估计,而蒙特卡罗将世界分成很多离散的小块,作为结果,卡尔曼给我们一个单峰分布,蒙特卡罗是多峰分布。这两种方法都适用与定位和对其他车辆的追踪。事实上粒子滤波也适用于定位和...
自动驾驶传感器实时在线标定设计探究
7、卡尔曼滤波器校准的时间更新这里的优化更新目标是随着时间的推移可能会产生其他的一些噪声,这时就需要通过不断地优化来整合相机内参矩阵。我们一般假设该推理过程会引入一些标准的高斯噪声,那么我们就可以使用具有不同噪声协方差矩阵的卡尔曼滤波器来进行优化和更新。
无人驾驶场景下的高精地图应用实战
卡尔曼滤波是一种高效率的递归滤波器,它能够从一系列的不完全和包含噪声的测量中,估计动态系统的状态。基于卡尔曼滤波模型,我们把自动驾驶车辆当时的位置看作是高斯分布,也就是说,车辆定位在某个区域范围之内,且位于中间的可能性是最大的。随着车辆行驶,根据运动方程,定位系统能够得到车辆的位置预测。假设一辆车往...
技术探秘 | 自动驾驶汽车传感器融合系统,及多传感器数据融合算法...
卡尔曼滤波是多源传感数据融合应用的重要手段之一,为了扼要地介绍卡尔曼滤波的原理,此处形象地用毫米波雷达与视觉感知模块融合目标位置的过程描述。举一个简单的例子,目前高级辅助驾驶系统(AdvancedDriverAssistanceSystem,ADAS)上,搭载有毫米波雷达和超声波雷达模块,两者均能对障碍物车辆进行有效的位置估计判别。雷达...