在AGV小車係統中使用傳感（gǎn）器融合技術時（shí），應對傳感器非線（xiàn）性誤（wù）差（chà）的方法主（zhǔ）要包括以下幾種：
1. 卡（kǎ）爾（ěr）曼濾波（Kalman Filter）
卡爾（ěr）曼濾波是（shì）一種線（xiàn）性最小（xiǎo）方差（chà）估計方（fāng）法，通過對係統狀態的預測和測（cè）量值的更新來估計係統的狀態。在處理非線性誤差時，可以使用擴展卡爾曼濾波（bō）（Extended Kalman Filter, EKF），它是卡爾曼（màn）濾波的非線性擴展，通過線性化非線性係統來進行狀態估計。
2. 粒子濾波（Particle Filter）
粒子濾波是一種基於蒙特卡洛方法的非線性濾波技術，通過（guò）一組粒子（zǐ）來表（biǎo）示係（xì）統的狀態分布。它適用（yòng）於非線性、非高斯係統，能夠處理複雜的概（gài）率分布，常用於AGV的複雜環境導航和定位（wèi）係統中。
3. 主觀貝葉斯網絡（Subjective Bayesian Network）
主觀貝葉斯網絡是一種基於貝葉斯定理的概率推理方（fāng）法，通過構建網絡結構來表示變量之（zhī）間的依賴關係。它適用於多傳（chuán）感器數（shù）據融合，能夠（gòu）處理不確定性和不完整性，常用於AGV的高精（jīng）度定位係統中。
4. 多傳感（gǎn）器（qì）信息（xī）融合（Multi-Sensor Information Fusion）
多傳感（gǎn）器信息融合是將多個傳感器的數據進行融合，以獲得更準確、更全麵的信息。這種方（fāng）法可以提高係（xì）統（tǒng）的魯棒性和可（kě）靠性，常用於AGV的複雜環境導航和定位係統中。
5. 傳感器校準
傳感器校準是多傳感器融合技術中的一項重要（yào）工作，其目的是消除傳感器數據的誤差，提高傳（chuán）感器數據的準確性（xìng）。常見的校準方法包括內參（cān）校準（校準（zhǔn）傳感器內部參數，如焦距、畸變係數等）、外參校（xiào）準（校準傳感器（qì）相對於其他傳感器或坐標（biāo）係（xì）的位姿）以及在線校準（在係（xì）統（tǒng）運行（háng）過程中對傳感器數據進行校準，以補償傳感器數據的漂移）。
6. 數據（jù）關聯（lián）
數據關（guān）聯是多傳感器融合技術中一個重要的步驟（zhòu），其目（mù）的是將來自不同傳感器的數據匹配（pèi）起來，並確（què）定它們之間的對應（yīng）關係（xì）。常（cháng）見的（de）數據關（guān）聯方法包括最近鄰法（fǎ）（根據傳感器數據的時空距離（lí）來確定關聯關係）、卡爾曼濾波（利用狀態空間模型來估（gū）計傳感器數據的關聯關係）以及神（shén）經網絡（利（lì）用深度學習技術來識別（bié）傳感器（qì）數據之間的關聯關（guān）係）。
在實際應用中，通常會結合使用多種方（fāng）法來處理傳感器的非線性誤差，以確保AGV係統的準確性和可靠性。
