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传感器测量值的方差的知识在车辆控制中也是有用的。例如，方差可以用于确定对传感器读数的信任程度，并与传感器测量值的变化幅度相关联地来调整控制输入。

为此，一些实现基于以下认识：传感器中的偏移可以作为随机分布的统计均值而被包括，其中，随机分布定义了描述校准状态的随机干扰，并且传感器噪声可以作为传感器测量值在随机分布的均值附近的变化而被包括。其它实施方式基于以下认识：将传感器建模为随机分布可以用在车辆的运动模型和车辆状态的测量模型中。如本文所使用的，车辆状态可以包括纵向速度、横向速度、车辆围绕道路垂直轴的旋转速度、车辆围绕道路纵轴的旋转速度、以及车辆的位置向量中的一个或组合。

重复地，一些实施方式基于以下理解：校准状态的运动的时间演变是未知的，未知部分通常是缓慢时变的，校准状态可以作为作用在运动模型和/或测量模型上的随机干扰来处理。也就是说，代替显式地确定传感器的校准状态，传感器的校准状态的分布可以被包括在运动和测量模型中，从而避免了对校准状态的运动模型本身的需求。

校准状态很复杂并且取决于难以建模的影响。可以使用传感器的偏移和传感器的方差来传感器的行为。偏移和方差可以被视为是传感器的校准状态的概率分布的均值和方差。通过更新概率分布，可以确定偏移和方差。

为此，一些实施方式用采样的校准状态的集合对校准状态的可行空间进行采样，并且使用采样的校准状态与利用运动模型和测量模型估计的估计校准状态之间的差来迭代地更新校准状态的概率分布的均值和方差。

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 2. VR系列变量柱塞泵：

VR15 VR18 VR23 VR25 VR38 VR42 VR50 VR70系列。

3. PV系列高压柱塞泵型号：

PV016 PV020 PV023 PV032 PV040 PV046 PV063 PV071 PV080 PV092PV140 PV180 PV270

4. AR 系列变量柱塞泵型号：

台湾油升YEOSHE柱塞泵AR16系列

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