基于UKF滤波的自主移动机器人锂电池SOC估计

摘要：

准确估计剩余电量(state of charge,SOC)关系到自主移动机器人(AMR)的生存与安全,是AMR研究中所面临的主要挑战之一.针对广义卡尔曼滤波估计SOC的不足,本文给出基于无色卡尔曼滤波(UKF)估计AMR锂电池SOC的新方法.通过试验对UKF和EKF进行了比较.试验验证了同样条件下,UKF比EKF具有更好的滤波估计精度.

关键词：无色卡尔曼滤波(UKF)、锂电池、SOC估计、广义卡尔曼滤波(EKF)、自主移动机器人(AMR)

所属期刊栏目：27

分类号：TP2(自动化技术及设备)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2005AA404290-1

在线出版日期：2006-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：1298-1299,1320