1. 지난 주 계획
- Extended Kalman Filter 공부
- Extended Kalman Filter 코드 구현 예제 참고
- Matlab을 통한 EKF Simulation 진행
- 배터리를 등가 회로로 표현할 방안 연구
2. 연구 내용
1) BMS, SOC 추정, LFP 관련 내용 공부
About BMS, SOC Estimation and LFP
1. BMS란 Battery Management System의 약자로, 배터리의 상태를 모니터링하여 배터리의 성능을 최대화하는 역할을 함 배터리의 충/방전 간에 Raw Data를 측정하고 그 데이터를 바탕으로 배터리의 상태를
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2) EKF 관련 내용 공부
- EKF 기본 내용 공부
- https://youngseong.tistory.com/247
About Extended Kalman Filter
Kalman Filter는 Linear System을 대상으로 함 (Noise가 Gaussian Distribution 형태를 갖는다 가정) 하지만 현실세계에선 대부분의 System이 Non-Linear System Non-Linear System에선 입력으로 Gaussian Distribution이 주어져도
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- EKF 적용 예제 공부 (자율주행 로봇의 Localization)
- https://youngseong.tistory.com/250
EKF를 통한 자율주행 로봇의 Localization
목적 Wheel Encoder, IMU로부터 Odometry를 계산하고 그 값에 Extended Kalman Filter를 적용시켜 로봇의 위치 추정 (Localization) 수행 전체 과정 Odometry 계산 State Vector 정의 -> Motion Model / Measurement Model 정의 Lineari
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3) ECM 관련 내용 공부
- ECM(Equivalent Circuit Model) 표현을 위한 전기 회로 관련 기초 내용 공부
- https://youngseong.tistory.com/237
About Electric Circuit
1. 소자 관련 1) Resistor 2) Capacitor 2개의 금속판 사이에 절연체를 배치하여 전류가 흐르지 않게 해 전하를 충전하는 소자 인가 전압에 따라 전기를 모으고 방출하며 안정적으로 전기를 공급하는 역
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3. 향후 계획
- Extended Kalman Filter C코드, Matlab 예제 공부
- EKF기반 SOC 추정 관련 논문 분석
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