其中影响运动的校准状态的两个不同参数分别导致状态520c和530c并且车辆运动的pdf512d与相应运动一致的情况。在确定不同运动与感测系统的pdf511c一致性程度(其中pdf511c取决于影响测量模型的校准状态)之后，实现与状态520c不一致的pdf531d。在一些实施方式中，pdf531d由先前迭代中的估计值和来自感测系统的测量值的组合来确定。在本发明的特定实施方式中，所得的pdf531d形成该方法的另一迭代的基础。
一些实施方式基于使用影响运动模型的质点的校准状态所估计的车辆状态、影响测量模型的传感器状态、以及测量的状态之间的差，来确定每个质点代表传感器的真实状态的概率。例如，一个实施方式使用车辆状态的pdf来确定这种概率。在其它实施方式中，影响运动模型的传感器状态和影响测量模型的校准状态部分相同。例如，转向角传感器的状态影响车辆的运动模型和车辆的测量模型，横向加速度传感器的状态仅影响测量模型。
图6a例示了根据本发明的一个实施方式的在车辆的可能状态上使用pdf631来选择采样参数的概率的曲线图。例如，pdf631可以是测量模型的概率分布。这种概率分布的形状可以预先确定为例如高斯形状或不同的形状，并且该概率分布631的位置以测量的状态635为中心。
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