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一个实施方式的传感器状态估计器240的总体结构。传感器状态估计器240包括用于执行传感器状态估计器240的模块的至少一个处理器270。处理器270连接271到存储器280，存储器280存储状态和参数的统计值281以及诸如车辆的运动模型和车辆的测量模型之类的车辆信息282，其中，车辆的运动模型包括运动的确定性分量和运动的概率性分量的组合，其中，运动的确定性分量独立于校准状态并且将车辆运动定义为时间的函数，其中运动的概率性分量包括校准状态并定义了关于车辆运动的干扰，其中车辆的测量模型包括测量模型的独立于校准状态的确定性分量以及测量模型的包括校准状态的概率性分量的组合。存储器280还存储估计器的内部信息(283)，该内部信息包括但不限于校准状态的值、车辆的每个计算状态的值以及导致车辆的每个状态的运动。在一些实施方式中，基于从车辆接收的信息261和从感测接收的信息231来更新271关于车辆的信息。

本发明的一些实施方式依赖于以下认识：可以通过联合地和迭代地估计车辆状态以及在概率框架中zuijia地描述车辆状态的校准状态来确定校准状态，而不是通过依赖于乏味的优化算法来尝试找到与传感器相关的参数。也就是说，可以通过考虑特定参数值解释在先前迭代期间确定的状态估计值的概率来估计校准状态。

例如，一些实施方式使用车辆的概率运动模型，其中，传感器被表示为对车辆运动的随机干扰，其中，偏移被建模为统计均值，并且统计均值附近的方差表示传感器的测量噪声，其中可以根据优化一些概率成本函数来确定参数的集合的选择。根据本发明的其它实施方式选择成本函数。

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