能源危机和经济危机促成了电动汽车的迅速发展。锂电池作为电动汽车能量的源泉，准确估测其荷电状态（SOC）一直是电池管理系统的关键，对于能量的利用效率、整车的使用性能以及电动车的续航里程都有着举足轻重的意义。本文从锂电池的特性入手，对影响SOC的主要因素进行了分析，比较了目前常用SOC估测算法的优劣性，在此基础上提出了一种基于无迹卡尔曼滤波（UKF）的改进算法，该算法综合了安时积分法以及开路电压法，并且充分考虑了锂电池的放电电流和环境温度对SOC所造成的影响，同时针对电流测量当中产生的漂移噪声以及电池模型产生的滞后效应所可能引入的误差，提出了一种改进的算法，仿真表明，该改进算法具有较好的效果。在准确估测SOC的基础上，对软硬件进行了系统设计，该系统包括锂电池数据采集，CAN总线数据通信，数据存储，数据处理，GPS自动查找，故障报警等功能模块，完成了电池电压、电流、温度等数据的实时采集，以及SOC估测的实时计算和处理。同时,该系统成功引入了UCOS-II嵌入式实时操作系统,使得系统的实时性和可靠性大幅提高。针对现阶段充电站少而不均的现象，提出了一种创新的解决方案。该方案引入了GPS/GPRS模块，当电量低时，GPS通过自动搜索附近的充电站并且与最方便快捷的充电站监控中心建立通信联系，从而实现在线预定充电服务，大大减少了驾乘人员的等待时间。