Our object model is implemented by

Our object model is implemented by a Kalman Filter [8][5].
The quality of the object features (position and velocity) computed
from the scan data is very different for both sensors. For
example, the velocity information from the radar is more accurate
than that of the Lidar scanner, which must be computed
from measurements at different times. This was accounted for
by setting the values in the measurement covariance matrices
appropriately when updating the state vector.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

รูปแบบวัตถุของเราถูกใช้ โดยตัวกรอง Kalman [8] [5]คำนวณคุณภาพของคุณลักษณะของวัตถุ (ตำแหน่งและความเร็ว)จากการสแกน ข้อมูลจะแตกต่างกันมากสำหรับเซนเซอร์ทั้งสอง สำหรับตัวอย่าง ข้อมูลจากเรดาร์ความเร็วจะถูกต้องมากกว่ากว่าที่เครื่อง Lidar ซึ่งต้องคำนวณจากวัดในเวลาต่าง ๆ กัน ซึ่งได้ลงบัญชีโดยการกำหนดค่าในการวัดเมทริกซ์ความแปรปรวนร่วมเหมาะสมเมื่อการปรับปรุงสถานะเวกเตอร์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รูปแบบวัตถุของเราคือการดำเนินการโดยตัวกรองคาลมาน [8] [5]
ที่มีคุณภาพของคุณลักษณะวัตถุ (ตำแหน่งและความเร็ว) คำนวณ
จากการสแกนข้อมูลที่แตกต่างกันมากสำหรับเซ็นเซอร์ทั้งสอง สำหรับ
ตัวอย่างเช่นข้อมูลความเร็วจากเรดาร์ถูกต้องมากขึ้น
กว่าของสแกนเนอร์ Lidar ซึ่งจะต้องคำนวณ
จากการวัดในช่วงเวลาที่แตกต่างกัน นี้ได้รับการบันทึก
โดยการตั้งค่าในการฝึกอบรมการวัดความแปรปรวน
อย่างเหมาะสมเมื่อปรับปรุงเวกเตอร์รัฐ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ของเราแบบวัตถุจะดำเนินการโดยตัวกรองคาลมาน [ 8 ] [ 5 ] .
คุณภาพของวัตถุคุณสมบัติ ( ตำแหน่งและความเร็ว ) คำนวณ
จากสแกนข้อมูลที่แตกต่างกันมาก ทั้งเซ็นเซอร์ สำหรับ
เช่นความเร็วข้อมูลจากเรดาร์ถูกต้องมากขึ้น
กว่าของ LIDAR สแกนเนอร์ ซึ่งต้องคำนวณ
จากการวัดในเวลาที่แตกต่างกัน . นี้คิด
โดยการตั้งค่าในการวัดความแปรปรวนร่วม
อย่างเหมาะสมเมื่อปรับปรุงรัฐเวกเตอร์