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
这是由于:研究者所提AEKF算法在传统扩展卡尔曼滤波算法引入一种自适应衰减因子,衰减因子仅需加权计算新息协方差矩阵和新息协方差矩阵的迹,没有大幅增加计算量的同时充分强化了现时观测数据的作用,提高了估值精度和算法跟踪性能,但此类滤波算法仍然没有克服卡尔曼滤波对建模误差敏感,建模不精确会导致估计精度大幅降低...
一文聊聊4D毫米波雷达目标检测与跟踪算法
提取目标的特征,包括统计特征(比如点位置的均值,方差等)和运动特征(比如速度和加速度等);根据特征计算当前帧的检测目标(detections)与已跟踪的多个目标(tracks)的相似度;按照相似度将detections分配给tracks;卡尔曼滤波更新tracks的状态参数(位置、速度等)。毫米波雷达公开数据库的未来发展方向单模态数据库...
最新自动驾驶视觉SLAM方法综述!
与前端的多样化算法相比,当前后端算法的类型主要可分为两类:基于滤波器的方法(如扩展卡尔曼滤波器(EKF)Bailey等人,2006)和基于优化的方法(例如因子图Wrobel,2001)。它们的描述如下:基于滤波器的方法,该方法主要使用贝叶斯原理基于先前状态和当前观测数据来估计当前状态(Liu,2019)。典型的基于滤波器的方法包括扩展卡尔...
手撕自动驾驶算法—卡尔曼滤波KF
卡尔曼滤波器的美妙之处在于,它将不够准确的传感器测量结果和不够准确的运动预测相结合,得到一个筛选后的位置估计值,这个估计值比所有仅来自传感器读数或运动预测的估计值更好。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...
手撕自动驾驶算法—无迹卡尔曼滤波
首先计算出sigma点集在状态空间和测量空间的互相关函数Tk+1∣kT计算卡尔曼增益Kk+1∣更新状态,计算$x_{k+1|k+1}(其中zk+1是新得到的测量,而zk+1∣k则是我们根据先验计算出来的在测量空间的测量)。更新状态协方差矩阵,计算Pk+1∣k+1...
技术 基于改进扩展卡尔曼滤波的锂电池SOC估计
(4)卡尔曼滤波算法[10-15],通过建立电池模型实现状态空间描述,再使用卡尔曼滤波器对状态量进行估计,该方法是一种自回归数据处理算法,其核心思想是对动态系统的状态做最小均方意义上的最优估计,因此其估计精度比较高,但是其对电池模型的精度要求也比较高,同时由于该方法运算量较大,算法较为复杂,对系统处理器的要求...
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...
电动汽车动力电池荷电状态(SOC)的估算方法研究
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。状态预测基于电...
电池,你必须了解的SOC 知识
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。非线性的动态系统在卡尔曼滤波法...
一起“造火箭”!零壹空间面向社会招聘10名专业人才!
3.熟悉卫星导航原理、掌握最小二乘和卡尔曼滤波算法,熟悉组合导航系统软件设计。4.熟练使用Maltab工具等进行算法仿真,熟练使用C/C++等语言。职位:气动设计工程师(北京、重庆)岗位职责:1.负责火箭等飞行器气动外形设计和优化,进行气动数据仿真计算和性能评估分析。