在AGV小車係統中，選擇合適的傳感器（qì）融合技術至關重要。不同的傳感（gǎn）器（qì）融（róng）合（hé）技術適用於不同的應用場景，以下是幾種常見的傳感器融合（hé）技術及其適用場景：
1. 卡爾曼濾波（Kalman Filter）
原理：卡爾曼濾波是一種線性最小方差估計方法，通過對係統狀（zhuàng）態的預測（cè）和測量值的更新來估計係（xì）統的狀態。
適用（yòng）場景：適用於線性（xìng）係統，能（néng）夠處理（lǐ）高斯噪聲（shēng），廣（guǎng）泛應用於AGV的定位和導航係統中。
2. 擴展（zhǎn）卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter, EKF）
原（yuán）理（lǐ）：EKF是卡爾曼（màn）濾波的非線性擴展（zhǎn），通過線性化非線性係統來進行狀態估計。
適用場景（jǐng）：適用於非線性係統，常用於AGV的非線性定位和導航係統中。
3. 粒子濾（lǜ）波（Particle Filter）
原理：粒子濾波是一種基（jī）於（yú）蒙特卡洛方法的非線（xiàn）性濾波技術，通過一（yī）組粒子來表示係統（tǒng）的狀態分布。
適用場景：適用於非線性、非高斯係統，能夠處理複雜的概率分布，常用於AGV的複雜環境導航和定位係統中。
4. 主觀貝葉斯網絡（Subjective Bayesian Network）
原理：主觀貝葉斯網絡是（shì）一種基於貝葉斯定理的概率推理方法，通過構建網絡結構來表示變量之（zhī）間的（de）依賴關係。
適用場景：適用於多傳感器數（shù）據融合，能夠處理不確定性和不完整性，常用於AGV的高精度定位係統中。
5. 多傳感器信息融合（Multi-Sensor Information Fusion）
原理：多傳感器信息融合是將多個傳感器的（de）數據進行（háng）融合，以（yǐ）獲得更準確、更全麵的信息。
適用場景：適用於多種傳（chuán）感器（qì）的數（shù）據融合，能夠提高係統的魯棒性和可靠性，常用於AGV的複雜環境導航和定位係統中。
在選擇傳感（gǎn）器融（róng）合技術時，需要考慮AGV係統的具體應用場景、環境條件、精度要求、成本因素等。例如，在複（fù）雜多變的環境中，粒子濾波或多（duō）傳感器信息融合（hé）可能更為合適；而在高精（jīng）度定位需求的場景下，主觀貝葉斯網絡或擴展卡爾曼濾波可能是（shì）更好的選擇。同時（shí），隨（suí）著技術的（de）發（fā）展，融合多種傳感器數據的技術正逐漸成為提高AGV運行效率和安全性的重要手段。
