본 논문은 잡음이 많은 측정 데이터로부터 동적 주행 상태(위치, 속도, 가속도, 방향)를 추정하는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 완전한 관측과 부분적인 관측 모두에서 효과적이며, 속도가 가속도의 적분이고 위치가 속도의 적분이라는 운동학적 일관성을 보장하는 정제된 궤적 신호를 생성한다. 또한, 차량이 자신의 방향으로만 이동할 수 있다는 제약 조건을 고려한다. 이 방법은 위치 데이터만 기반으로 궤적 추정도 가능하게 하는 구성 가능한 파이썬 라이브러리로 구현된다. 극단적인 상태 변화를 방지하기 위해 정규화가 적용된다. 주요 응용 분야는 기계 학습 모델의 참조 입력으로 사용하기 위한 기록된 궤적 데이터 향상이다. 마지막으로, 기준 데이터와의 비교를 포함하여 방법의 결과를 제시한다.
