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...
北大国土空间规划设计研究院申请基于空间扩展卡尔曼滤波技术的...
专利摘要显示,本发明公开了基于空间扩展卡尔曼滤波技术的真实人口分布估计方法,涉及真实人口分布估计领域,该方法包括以下步骤:构建地理空间数据集并预处理,得到满足近似正态分布的历史数据集;定义状态变量与观测函数,并基于人口统计单元之间的地理空间关系,构建状态转移函数,初始化人口分布估计模型;利用空间扩展卡尔曼滤波算法...
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...
基于扩展卡尔曼滤波和自动微分技术对陆面数据同化系统参数的快速...
清华大学卢麾等在《中国科学:地球科学》中英文版2023年第11期发表了对陆面数据同化系统多参数快速估计的研究成果,该研究发展了一种基于自动微分的扩展卡尔曼滤波(EKF-AD)算法,避免开发陆面过程模型复杂的切线性模型,并且在双循环陆面数据同化系统中实现了多参数快速估计。
神经系统的3层组织原理 2万字|算法|信号|皮层|神经元|对称性|神经...
这项研究表明,感觉和运动变量的解缠表示[112]可能来自适应性行为,并作为生成更高层次认知功能的通用解决方案(www.e993.com)2024年10月26日。注意,广义SLAM模型仍然基于线性卡尔曼滤波,这规定了流形解缠的必要性,以克服非线性的障碍。参考图8b,我们观察到,通过在潜在空间中纠正预测误差(解缠后),可以轻松维持内部模型与外部环境之间的强大平衡,因为...
面向无人机自主着陆的视觉感知与位姿估计方法综述
该算法基于多传感器信息,结合舰基无人机着舰导引系统的平台转动信息,并对舰船甲板受海浪、海风影响的运动进行分析,实现对目标无人机的位姿估计.为了提高在低照度、GNSS信号拒止下的位姿估计精度,Zhang等[90]提出一种基于平方根无迹卡尔曼滤波(Square-rootunscentedKalmanfilter,SR_UKF)的视觉/惯性...
江苏省高等学校重点教材:大气科学中的数学方法(第二版)
集合卡尔曼滤波可用于非线性系统的数据同化,在对变量进行分析和预报的同时还能对误差进行分析和预报,这是变分方法所不具备的。因此,集合卡尔曼滤波逐渐成为当前最流行的数据同化算法之一。尽管国际上许多气象部门实现了三维变分(3D-Var)或四维变分(4D-Var)资料同化的业务化,但是集合卡尔曼滤波同化方法也以其固...
智能驾驶传感器后融合与前融合
运用卡尔曼滤波算法得似然项为根据传感器获得的观测值建立观测方程即可利用式(3-14)与式(3-15)完成观测方程与似然项间的关联。在获得似然项与先验项分布后将其代入式(3-11)即可完成状态估计问题。语义级对象融合与目标级其他对象融合与之类似。
手撕自动驾驶算法—无迹卡尔曼滤波
无损卡尔曼滤波又称无迹卡尔曼滤波(UnscentedKalmanFilter,UKF),是无损变换(UnscentedTransform,UT)与标准卡尔曼滤波体系的结合,通过无损变换变换使非线性系统方程适用于线性假设下的标准卡尔曼体系。UKF使用的是统计线性化技术,我们把这种线性化的方法叫做无损变换(unscentedtransformation)这一技术主要通过n个在先验...