旋翼无人机因其垂直起降、控制简单、便于悬停而在越来越多的领域得到广泛的应用,但是,电动旋翼无人机因其算力弱、容量小、功耗受限等问题,导致其电池相关参数估算精度不足,故通过云端增强其电池管理能力已成为电动无人机（集群）电池管理系统的必经之路。无人机由于工作状态、任务需要或外界干扰,经常会导致与云端中止数据更新,使得电池管理能力增强失效。因此,本文利用端云跨平台架构优势,对无人机电池管理系统数据链断续时的电池参数进行优化估计;同时,利用云端丰富资源,设计策略实现电动旋翼无人机（集群）全生命周期电池参数在线监测,根据监测数据作为利益攸关方的决策依据。论文具体研究内容如下:首先,分析典型应用场景下各利益攸关方的需求,进行功能设计和指标评估,形成端云跨平台电池管理系统总体方案。以植保和搜救作为典型场景,对无人机操作人员和设备维护人员等利益攸关方的需求进行分析,梳理出集群能量分析、故障定位与预测等8个核心需求;根据需求设计电池参数云端全时在线、集群电池全生命周期管理等功能与相关指标;选用端云结合的硬件基座,设计基于强化学习和扩展卡尔曼滤波（EKF）的端云协同架构,作为跨平台电池管理系统总体设计方案。其次,论述跨平台协同电池参数估计总体策略,设计终端算法和云端算法,然后进行仿真验证。总体策略介绍了跨平台协同电池参数估计算法的基本过程并提出四层BMS端云协同架构;终端算法基于模型驱动方式,进行建模和HPPC工况测试,结合云端策略使用EKF算法估算电池参数（SOC）,并分析了基于云端的自适应EKF高精度电池参数估计方法流程;云端结合强化学习和EKF方法,通过强化学习（DQN）优化EKF参数（测量误差协方差R）,实现对SOC精准全时估算;最后,搭建仿真平台,使用开源数据集验证了算法准确性。最后,根据跨平台电池管理系统需求及总体方案,进行跨平台电池管理系统的设计与搭建,完成了系统平台验证。对其硬件电路和驱动进行相关设计。云端依托华为云平台,根据需求设计终端设备接入模块、数据存储模块、云端电池管理模块和云端电池数据可视化模块;最后通过调试完成跨平台电池管理系统平台验证。终端电池管理系统利用双平台优势,能够不断完善终端计算能力,并提高电池状态全时估算精准度。利用开源数据集和自测电池数据进行仿真实验,验证了跨平台电池管理系统参数估计算法的有效性,对电动旋翼无人机等无人系统电池管理单元有着较高应用价值。