AR22-FR01C-K10Y台湾油升YEOSHE柱塞泵AR22系列

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)。

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