卡（kǎ）爾曼濾波器在AGV小車係統中（zhōng）的魯棒性主要體現在（zài）以下幾個方麵：
對噪聲的處理能力
傳（chuán）感器（qì）噪（zào）聲：AGV小車係統中常用的傳感（gǎn）器如激（jī）光雷達、編碼器等，在測量過程中會不可避免地產生噪聲。卡爾曼濾波器通過對係統狀態的預測和測量值的更新，能夠有效地濾除（chú）傳感器（qì）噪聲，提高係統對AGV小（xiǎo）車位置、速度等狀態的估計精度。例如在一些實驗中，采用卡爾曼濾波慣（guàn）性導航的AGV小車在短（duǎn）距離運動過程中（zhōng），其軌（guǐ）跡（jì）精度相比（bǐ）傳統控製策略能提高（gāo）8倍左右，很大（dà）程度上（shàng）得益於卡爾曼濾波器對噪聲的抑製作用，使得AGV小車的定位導航能力（lì）得到提升。
環境噪聲：AGV小車運行環境中的電磁幹（gàn）擾、光線變化、溫度變化（huà）等（děng）因素也會對傳感器數據產（chǎn）生噪聲（shēng）幹擾。卡爾曼濾波器基於其（qí）遞推估計的（de）特性，能夠實時地根據新的測量數據和（hé）係統（tǒng）狀態進行（háng）調整，從而在一定程度（dù）上適應環（huán）境噪聲（shēng）的變化，保持對係統狀態的相對準確估計。
對係統模型誤差的適應性
模型（xíng）簡化與近似：在實際應用中，為了便於計算和實現，AGV小車的運動模型往往會進行一些簡化和近似處理（lǐ），這可能導致模型與實際係（xì）統存在一定的誤差。卡爾曼濾波器通過不（bú）斷地根據測量值來修正預測值，能夠在一定程度上彌補模型誤差帶來的（de）影響，使得係統的狀態估計更加接近（jìn）真實值。
參數不確定性：AGV小（xiǎo）車係統的一些參數，如輪子的半徑、摩（mó）擦力（lì）等（děng），可能會因（yīn）為磨損、地（dì）麵條件變化等因素而發生（shēng）變化，從而導致係（xì）統模型的參數不確定性。卡爾曼濾波器可以通（tōng）過對係（xì）統狀態的實時估計和協方差矩陣的更新，來適（shì）應這（zhè）些參數的變（biàn）化（huà），保（bǎo）持係統的穩定（dìng）性和可靠性。
對外部幹擾的抑製能力
動態幹擾（rǎo）：當AGV小車在運行（háng）過程中遇到突發的（de）外部幹擾，如碰（pèng）撞、振動等，會導致其運動狀（zhuàng）態發生突變。卡爾曼（màn）濾波器（qì）能夠根據測量值及時地對係統（tǒng）狀態進行更新和調（diào）整，從而快速地適應這種動態幹擾，恢複對AGV小（xiǎo）車狀態的準確估計。
不確定性幹擾：對於一些難以精確建模的外部幹擾，卡爾（ěr）曼濾波器（qì）憑借其對噪聲和不確定性的處理（lǐ）能（néng）力，能夠在一定程度上（shàng）抑製這些幹擾對係統狀態估計的影響（xiǎng），使得（dé）AGV小車係統能夠在複（fù）雜多變的環境中保持相對穩定的運行。
多傳感器（qì）融合中的優勢
數據融合與互補：AGV小車係統（tǒng）通常會配備多（duō）種傳（chuán）感器（qì）來獲取不同方麵的（de）信息，如激光雷達（dá）用於檢測周圍環境的障礙物，編碼器用於測量AGV小車（chē）的輪（lún）子轉動角度以計算（suàn）其位置和速度（dù）。卡爾曼濾波器可以將這些不同傳感器（qì）的數據進行融合，充分利用各傳感器的優勢，提高係（xì）統對AGV狀態和環境（jìng）的（de）感知能力，從而增強（qiáng）係統的魯棒性。
容（róng）錯能力（lì）：在多傳感器係（xì）統中，如果某（mǒu）個傳感（gǎn）器出現故障或數（shù）據異常，卡爾曼濾波器（qì）可（kě）以通過（guò）其他傳感器的數據來進行狀態估計，從而在一定程（chéng）度上降低傳感器故障（zhàng）對係統的影響，提高係（xì）統的容錯能力（lì）和可靠性。
綜上所述，卡爾（ěr）曼濾波器在AGV小車係（xì）統中具有較（jiào）強的魯棒性，能夠（gòu）有效（xiào）地處理傳感器噪聲、係統模型誤差、外部幹擾以及（jí）實現多傳感器融合，從而提（tí）高AGV小車係統的定位精度、穩定性和可靠性。
