EKF在AGV小車係（xì）統（tǒng）中（zhōng）的具體應用場景主要有以下幾類：
導航與定位（wèi）
融合多傳感器（qì）數據：AGV小車（chē）通常配備（bèi）多種傳感器，如慣性測量單元（IMU）、全球定位係統（GPS）、激光雷達（dá）等。EKF可以融合（hé）這些傳感器的數據（jù），提高AGV小車的導航精度和穩定性。例如，在室內環境中，GPS信（xìn）號可能受（shòu）到遮（zhē）擋，EKF可（kě）以結合IMU和激光雷達的數據，實現更準確的定位。
應對非線性運動：AGV小車在運動過（guò）程中，其運動（dòng）模型往往是（shì）非線性的，例如轉（zhuǎn）向、加速、減速等動作。EKF通過線性化非（fēi）線性函數，能夠處理AGV小車的非線性運動（dòng），實時估計其位置、速度和姿態等狀（zhuàng）態。
狀態估計
運動學參數估計：EKF可（kě）以對AGV小車的橫縱向位置、行駛軌跡、橫擺角、車速、加速（sù）度和橫擺角速（sù）度等（děng）運動學參數進行估計。通過對這（zhè）些參數的準確估計，AGV小車可以更好地控製（zhì）自身的運動，實現精確的路徑跟蹤和避障。
係統狀（zhuàng）態監測（cè）：EKF還可以（yǐ）用於監測AGV小車係統的其他狀態，如電池電量、電機溫度等。通過對這（zhè）些狀態的實時估計和監測（cè），可以及（jí）時發現係統的異常情況，采取相應的措施，保證AGV小車的安（ān）全運（yùn）行。
地圖構建與（yǔ）SLAM
同時定位與地圖構建：在未知環境（jìng）中，AGV小車需要同時（shí）構（gòu）建環境地圖並確定自身位置，這就是同步定位（wèi）與地圖構建（SLAM）問（wèn）題。EKF是一種常用的SLAM算（suàn）法，它通過遞歸地更新AGV小車位姿和地圖的估計值，實現定位和建圖。
地（dì）圖優化：EKF估計的地圖可能存在累（lèi）積誤（wù）差，因此需要進行後端優化。可以采用加權非線性最小二乘（chéng）法（WNLLS）等方法對EKF估計的（de）地圖進行優化，以提高（gāo）地圖的精度和一致（zhì）性。
目標跟蹤與避障
目標跟蹤：當AGV小車需要（yào）跟（gēn）蹤特定目標時，EKF可以用於估計目標的位置和運動狀態（tài）。通過對目標（biāo）的實時跟蹤，AGV小車可以根據目標的位置和運動趨勢，調整自身的運動路徑，實現對目標的跟隨（suí）或接近（jìn）。
避障（zhàng）：EKF可以結合激光雷達等傳感（gǎn）器的數據，實時估計AGV小車（chē）周圍（wéi）環境中（zhōng）的障礙物（wù）位置和運動狀態（tài）。根據這些估計值，AGV小車可以及時規（guī）劃避障路徑，避免與障礙物發生碰撞。
