¿Qué tipo de circuito se usa para medir el nivel de batería de los dispositivos que usamos? ¿Como funciona?

Los dispositivos suelen contener un IC dedicado para este propósito, que se conoce como “indicador de combustible de la batería”. El IC es básicamente un microcontrolador que tiene 2-3 ADC integrados muy precisos y ejecuta un algoritmo para calcular el Estado de carga (SOC) a partir de las mediciones que realiza. Comunica esta medición de SOC al sistema utilizando interfaces periféricas de microcontroladores típicos como I2C, que el sistema utiliza para luego mostrar al usuario.
Algunos ejemplos de IC: BQ27250, BQ2023

La estimación de la capacidad de la batería se realiza mediante los siguientes métodos típicos:

1) Correlación de voltaje: simplemente mide el voltaje de la batería y lo correlaciona con un nivel de SOC correspondiente. Cada tipo de batería tiene un perfil de carga particular, por lo que es fácil correlacionar el voltaje-SOC para un tipo dado de batería. Si bien es simple, este método solo es preciso con cargas ligeras, ya que las caídas de IR con cargas pesadas pueden alterar completamente la estimación. Algunas técnicas de corrección de IR se utilizan para mejorar la precisión.

2) Conteo de Coulomb / Integración de corriente: la idea es que si integra todas las corrientes de carga y descarga de la batería, sabrá exactamente cuánta capacidad quedan en los coulombs. Esto funciona muy bien siempre que se conozca con precisión la capacidad inicial de la batería. También tiene sus desventajas, ya que solo puede medir descargas externas; La lenta autodescarga interna se perderá por completo con este método y, por lo tanto, puede volverse bastante inexacta si hay largos períodos de inactividad (por lo general, no es una gran preocupación para la electrónica de consumo, ya que con frecuencia se cargan / descargan).

3) Seguimiento de impedancia: este es un algoritmo realmente pesado que resuelve los problemas en los métodos mencionados anteriormente y proporciona una mayor precisión. Una explicación completa es imposible en este foro. Sin embargo, básicamente combina las técnicas de integración de voltaje y corriente y las usa donde funcionan mejor.
Por ejemplo, la correlación de voltaje se utiliza durante un período de inactividad (carga ligera), en cuyo caso la correlación V proporciona una estimación muy precisa. Durante la operación activa, se utiliza el recuento de culombios, donde este método funciona mejor. Esto resuelve el problema de compensación de autodescarga del método 2, ya que cambia a la medición de V durante el período inactivo, obteniendo así una estimación de SOC completamente actualizada cada vez que se desactiva.
La razón por la que llamo a esto una técnica realmente pesada es porque también calcula y actualiza la impedancia de la batería (que utiliza para obtener una estimación precisa de la capacidad bajo carga pesada, y también el estado de salud de la batería), y también tiene modelos de temperatura y carga.

Una respuesta mía relacionada que puede arrojar algo más de luz sobre el tema:
La respuesta de Rushil Kishore a ¿Por qué está mal cargar un dispositivo electrónico más allá del 100%?

La mayoría de los chips tienen un ADC. El voltaje de la batería se divide de manera tal que el rango mínimo-máximo de voltaje cae dentro de la referencia ADC.
El ADC lleva a cabo la medición de la tensión dividida y el código digital de salida proporciona una medición de la tensión de la batería.
La curva almacenada de voltaje vs carga de una batería de iones de litio es altamente no lineal y el voltaje puede caer a 2.5 V cuando la carga es baja. También depende de la temperatura.
Una técnica llamada “recuento de culombios” también se utiliza para medir el nivel de la batería. Utiliza una resistencia en serie pequeña de alta precisión para detectar la corriente que fluye dentro y fuera de la batería, cuya integral es una medida de carga. Sin embargo, este método no captura la pérdida de autodescarga de la batería y requiere un punto de referencia “100% lleno”, que puede derivar con el tiempo. Esto necesita ser calibrado.
Usualmente se usa una combinación de estas técnicas con métodos basados ​​en lógica difusa de autoaprendizaje para una mayor precisión