基于扩展卡尔曼滤波实现的锂电池SOC估算
上传时间： 2017-05-10
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PMSM入门必看！！！！！！！！！！1，卡尔曼滤波无位置传感器控制
上传时间： 2017-07-18
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该书由美国Charles.K.Chui,中国GuanRong Chen 著,清华大学出版社出版。
标签： 卡尔曼滤波
上传时间： 2021-01-27
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《GPS原理与接收机设计》电子工业出版社——谢钢,很好的接收机书籍。《GPS原理与接收机设计》系统、透彻地阐述了GPS及其接收机设计的各项相关内容，包括GPS信号结构、时空坐标系、测量值、定位原理、卡尔曼滤波、接收机的射频前端、信号捕获和信号跟踪。此外，《GPS原理与接收机设计》还介绍了差分精密定位、GPS与惯性导航的组合和地图匹配三方面GPS应用技术，并对多路径、电磁干扰、互相关干扰、高灵敏度GPS、辅助GPS等关键课题做了论述。《GPS原理与接收机设计》理论分析清晰，实用性强，并且内容力求反映近些年来出现的GPS最新技术和成果。
上传时间： 2022-03-27
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《统计信号处理基础：估计与检测理论》是一部经典的有关统计信号处理的权威著作。全书分为两卷，分别讲解了统计信号处理基础的估计理论和检测理论。 第一卷详细介绍了经典估计理论和贝叶斯估计，总结了各种估计方法，考虑了维纳滤波和卡尔曼滤波，并介绍了对复数据和参数的估计方法。本卷给出了大量的应用实例，范围包括高分辨率谱分析、系统辨识、数字滤波器设计、自适应噪声对消、自适应波束形成、跟踪和定位等；并且设计了大量的习题来加深对基本概念的理解。第二卷全面介绍了计算机上实现的最佳检测算法，并且重点介绍了现实中的信号处理应用，包括现代语音通信技术及传统的声呐/雷达系统。本卷从检测的基础理论开始，回顾了高斯、c2、F、瑞利及莱斯概率密度；讲解了高斯随机变量的二次型，以及渐近高斯概率密度和蒙特卡洛性能评估；介绍了基于简单假设检验的检测理论基础，包括Neyman-Pearson定理、无关数据的处理、贝叶斯风险、多元假设检验，以及确定性信号和随机信号的检测。最后详细分析了适合于未知信号和未知噪声参数的复合假设检验。
标签： 信号处理
上传时间： 2022-04-14
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视觉SLAM十四讲一书的草稿版，系统介绍了视觉SLAM（同时定位与地图构建）所需的基本知识与核心算法，既包括数学理论基础，如三维空间的刚体运动、非线性优化，又包括计算机视觉的算法实现，例如多视图几何、回环检测等。此外，还提供了大量的实例代码供读者学习研究，从而更深入地掌握这些内容。可以作为对SLAM 感兴趣的研究人员的入门自学材料，也可以作为SLAM 相关的高校本科生或研究生课程教材使用。 适读人群 ：本书适合对SLAM感兴趣的读者阅读，也适合有志于从事计算机视觉、机器人研究等领域的广大学生阅读，可作为SLAM技术的入门教材。 SLAM技术是全自动无人驾驶、无人机、机器人等人工智能产品的核心技术之一。 作者是SLAM领域非常杰出的青年专家。 书中不仅有深入浅出的讲解，同时注重理论和实践结合，大大降低了国内学生和相关从业者的进入门槛。 隆重向读者推荐《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》。一方面本书是业界少有的涵盖从基础理论到代码实例，系统性讲解SLAM的书；另一方面，本书的作者和地平线颇有渊源，高翔曾经是我们的算法实习生，颜沁睿是自动驾驶算法工程师，都是在SLAM领域非常杰出的青年专家，走在技术实践前沿。在移动互联网大潮之后，自动驾驶、无人机、服务机器人等人工智能硬件会成为下一个产业爆发点，其中关键的技术之一就是动态定位和环境建模的SLAM技术。本书是国内非常有价值的有关SLAM技术的书籍，适合有志于从事机器人技术的研究生和工程师，一定会让读者很有收获。 ——地平线机器人创始人，中国人工智能学会副秘书长，余凯 我在新加坡和加拿大给学生讲视觉SLAM时常常觉得缺乏一本适合初学者的教材。高翔博士的《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》从基础的四元数、李代数讲起，涵盖了卡尔曼滤波、Bundle Adjustment、Pose-Graph等高级优化工具。书中更有zui近十多年成功系统的概述，从2003年的MonoSLAM直到2016年的ORB-SLAM。通篇既有清晰的理论叙述，又辅以大量示例程序，是一本非常好的视觉SLAM教材。 ——加拿大西蒙弗雷泽大学终身教授，谭平 视觉SLAM随着近年增强现实、无人驾驶等应用的兴起而重新获得重大关注。视觉SLAM属于计算机视觉和机器人研究的交叉领域，因此涉及的基础知识广而分散。国内专门的研究机构相对较少，因此学生入门的门槛较高。幸运的是，本书不仅有深入浅出的讲解，同时注重理论和实战的结合，大大降低了国内学生和相关从业者的进入门槛。因此，本书非常值得初学者学习实践。 ——网易感知与智能中心增强现实算法架构师，刘海伟 作者的这本书既是通俗有趣的高科技演义，又是足以指导研发实践的翔实教程，对国内SLAM 界而言可谓意义重大。我甚至发现有不少目前圈内的一流人才都是因为看了本书的早期章节才决定进入这个行业并快速成长起来的。 本书里所涵盖的知识面、技术细节，甚至是某些宝贵的实践经验，对国内刚刚起步的虚拟现实和增强现实（VR/AR）、无人机、无人车、机器人等行业而言，都将产生深远影响！ ——uSens凌感科技联合创始人/首席运营官，时驰（Chris）博士
上传时间： 2022-05-23
上传用户：kingwide
如何估计机器人在空间中移动时的状态（如位置、方向）是机器人研究中一个重要的问题。大多数机器人、自动驾驶汽车都需要导航信息。导航的数据来自于相机、激光测距仪等各种传感器，而它们往往受噪声影响，这给状态估计带来了挑战。本书将介绍常用的传感器模型，以及如何在现实世界中利用传感器数据对旋转或其他状态变量进行估计。本书涵盖了经典的状态估计方法（如卡尔曼滤波）以及更为现代的方法（如批量估计、贝叶斯滤波、sigmapoint 滤波和粒子滤波、剔除外点的鲁棒估计、连续时间的轨迹估计和高斯过程回归）。这些方法在诸如点云对齐、位姿图松弛、光束平差法以及同时定位与地图构建等重要应用中得以验证。对机器人领域的学生和相关从业者来说，本书将是一份宝贵的资料。
标签： 机器人
上传时间： 2022-05-23
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四轴起飞时，发出触发信号使导航模块开始工作，同时读取ICM20602的加速度计、陀螺仪数据，对数据卡尔曼滤波后姿态解算，对角度与角速度采取串级PID调节。控制系统算法设计主要有ICM20602滤波算法，姿态解算算法、串级PID控制算法和定高部分控制算法。碍于篇幅所限，下面介绍最重要的串级PID控制算法和定高部分控制算法。地理坐标系中重力的水平分量为零，仅用三轴陀螺仪和三轴加速度计无法计算出航向角，由于巡线机器人保持稳定飞行只需要横滚角（roll）和俯仰角（pitch），所以四元数转换成欧拉角。定高控制算法采用的是增量式PID控制，定高控制的输出最后与姿态控制的输出叠加到四个电机的控制中。数据滤波使用的是低通滤波，采用近三次的平均值。为了防止姿态对激光测距的影响及减小高度控制对姿态控制的干扰使用欧拉角来校正高度值，即Hight=(float)Hight*(cos(roll)* cos(pitch))。将四元数转换后的欧拉角与陀螺仪测出来的角速度进行串级PID控制，其中欧拉角作为外环，角速度作为内环。外环的PID以及内环的PD设定值为测试数据值。由于内环的角速度控制不需要无静差,所以内环采用PD控制,为防止测量的误差造成较大影响,外环积分需要限幅。
标签： 传感器
上传时间： 2022-06-24
上传用户：默默
近年来地球的环境恶化问题使得新能源汽车受到人们的重视。动力电池是决定着纯电动汽车的各方面性能的核心部件。电池管理系统（BMS）与整车控制器和充电机进行通讯，对动力电池组的充放电过程进行控制和保护，对各单体进行均衡控制，并根据一定的算法来估计动力电池组的电量状态（SOC），为驾驶员提供续航信息。整车企业及电池厂商需要针对电池管理系统的测试设备来验证考核BMS系统，以选配合适的BMS应用于动力电池组的管理。然而，电池管理系统作为一个技术尚未完全成熟的部件，其测试验证还没有统一的行业规范。本文首先对BMS的必要性和主要功能作了详细的分析，BMS的主要功能有对动力电池状态数据的采集、对动力电池进行充放电保护和热管理、估算动力电池的SOC、对动力电池中各单体电池进行均衡及与整车和充电机通讯。本文研究了锂电池Thevenin模型的参数识别方法并将开路电压法、安时积分法和扩展卡尔曼滤波法结合起来用于SOC估计。在这些工作的基础上，为某混合动力公交车的动力电池开发了一款BMS。该BMS采用主从式结构，主控制模块主要对负责总电压总电流的信号采集、动力电池的SOC进行估计、绝缘检测、与整车通讯等功能，从控模块实现单体电压、电池组温度采集和单体均衡等功能。为了检测该BMS的功能和精度，为电池组选配合适的BMS系统，创新性地设计了BMS测试验证系统。本文详细说明了该系统的总体方案和设计原理，并对BMS验证系统的输出精度作了详细的测试，数据表明其输出信号具有良好的精度，可以用于BMS产品的测试试验。
上传时间： 2022-07-05
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四轴飞行器拥有四个旋翼，属于多旋翼直升机。四轴飞行器具有四个成对称分布的旋翼。它通过控制四个旋翼的旋转速度而非机械结构来实现各种飞行动作。四轴飞行器具有成本低、机体结构简单、没有机械结构、飞行稳定性好、重量轻、有利于小型化无人化等特点。因此可以应用在人无法到达的一些复杂环境之中。目前四旋翼飞行器等多旋翼飞行器已经在很多行业比如航空拍摄、遥感勘测、实时监控、军事侦察、喷洒农药中得到了广泛的应用，并已经形成了相关产业。四旋翼飞行器具有非线性控制、控制量多、飞行姿态控制过程复杂等特性。本课题基于实现四轴飞行器低成本小型化通用化的思路，通过研究剖析四旋翼飞行器飞行的原理，根据其数学模型和控制系统的功能要求，在MCU上实现了四旋翼飞行器的姿态数据的获取、飞行姿态解算以及飞行姿态控制。本课题硬件上采用stm32系列STM32F103C8T632位处理器作为主控制器负责分析处理数据，根据姿态运算结果，输出电机控制信号；主要使用惯性测量单元MPU-6050等传感器模块用于姿态信息的检测；采用场效应管驱动电路来驱动空心杯电机；蓝牙模块负责和上位机进行通信以实时采集飞行数据便于分析测试。整个软硬件系统均基于模块化设计的思想。各传感器采集飞行器的传感器数据都使用通用数字接口和MCU进行数据交换和通信。软件上，编写飞行姿态控制软件，在stm32单片机上实现了四元数法和卡尔曼滤波算法，解算出飞行器正确的姿态角，并使用PID控制进行姿态角的闭环控制，稳定飞行姿态。实验结果表明，本课题设计的四轴飞行器能够较好的自主达到稳定飞行状态，抗扰动能力强。飞行姿态控制算法完全实现了使四旋翼飞行器能在室内平稳飞行的控制要求。
上传时间： 2022-07-17
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