油升YEOSHE齿轮泵性能参数

如本文所使用的，利用由分布140f定义的概率来抽取校准状态的样本，进而由校准状态的均值和方差来定义分布140f。例如，根据分布140f，要抽取或采样的样本120f的概率高于样本150f的概率。这样的表示允许更新160f校准状态的均值和方差，以产生定义了更新的可行空间的更新的分布145f，用于对校准状态进行采样。该实施方式基于以下观察：校准状态的均值和方差的更新影响后续迭代中使用的校准状态的样本的值，这是因为这种样本是从更新的分布中抽取的。

图1g示出了根据本发明的一个实施方式的用于通过联合估计车辆状态(例如，车辆的速度和方位角速度)和车辆传感器的校准状态来控制车辆的方法的流程图。一个实施方式基于以下认识：至少一个传感器的未知校准状态可以被认为是作用于车辆运动的其它确定性模型的随机干扰。随机干扰的性质使车辆具有不同的可能运动，因此具有不同的可能状态。例如，转向可以用作到运动模型的输入，并且转向由车辆的传感器测量。

为此，实施方式用质点的集合145g表示校准状态和车辆状态140g。每个质点包括车辆的状态，其可以是测量状态或在联合估计的先前迭代期间确定的状态。附加地或另选地，质点包括限定了校准状态的可行空间的随机干扰的均值、偏移和方差、传感器的噪声。用概率(即，使用均值和方差)表示校准状态允许考虑对车辆运动的随机干扰。为此，实施方式对用作由传感器特性的参数、均值和方差所定义的运动模型120d的输入的校准状态的可行空间进行采样，并在联合估计中使用采样的校准状态。

在一些实施方式中，该方法更新150g质点中的包括校准状态的均值和方差的至少一个质点，以产生更新的集合155g。例如，实施方式使用利用在质点的可行空间上采样的参数所估计的状态与传感器的测量的状态146g的均值和方差之间的差，来迭代地更新至少一些质点的均值与方差，所述测量的状态146g是根据包括校准状态的测量模型130g从车辆状态的测量值确定的。

接下来，该方法输出160g按照至少一个质点的更新均值和更新方差的函数135g确定的校准状态165g的均值和方差。函数135g的示例包括平均值(例如，集合中质点的均值和方差的加权平均值)以及选择具有表示测量的状态146g的Zui大概率的质点的均值和方差的Zui大函数。

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例如，在一个实施方式中，该方法使用以测量的状态为中心的测量模型的概率分布，来确定车辆状态和传感器状态的概率分布。可以例如使用在先前时刻期间所确定的校准状态的值，预先确定测量模型的概率分布。接下来，该方法根据质点中的均值在车辆状态和传感器状态的概率分布上的放置位置，来确定表示传感器真实状态的每个质点的概率。在确定输出165g时由函数156g使用这种概率。

图1h示出了根据迭代地(例如递归地)更新质点的一个实施方式的用于更新质点150g的方法的一次迭代的框图。该方法可以使用车辆的处理器来实现。该方法对在车辆的运动模型中要使用的可能参数的可行空间进行采样150h，以产生采样的参数的集合15h。车辆的运动模型145h包括由于影响运动模型的校准状态的不确定性而导致的车辆运动的不确定性。该方法使用车辆的运动模型145h以及到车辆的输入147h来估计160h由于影响车辆运动的每个采样参数而出现的可能状态165h。

接下来，该方法对状态进行测量170h。例如，该方法测量取决于传感器的校准状态的车辆状态。该方法将测量值映射到与车辆状态和至少一个传感器的校准状态有关的测量模型，以产生测量值、车辆状态和校准状态之间的关系175h。该方法根据测量模型175h将传感器的偏移确定为180h得到车辆的测量状态的每个质点的校准状态的统计均值。该方法还将从校准状态得到的所测量校准状态的方差确定为180h估计状态与测量值之间的差、和/或估计状态与运动模型的确定性部分之间的差，运动模型的确定性部分将导致不存在未知校准状态。所确定的校准状态的均值和方差185h被用于使用得到车辆的测量状态的测量到的校准状态的均值和在先前迭代中确定的均值，来更新190h偏移作为质点中校准状态的统计均值的组合。类似地，该方法使用测量到的校准状态的方差和在先前迭代期间确定的方差的组合来更新质点中的校准状态的方差(190h)。