在AGV小車（chē）係統中使（shǐ）用傳感器融合技術時（shí），應對（duì）傳感器非線（xiàn）性誤（wù）差的方法主（zhǔ）要包括以下幾種（zhǒng）：
1. 卡爾曼濾波（Kalman Filter）
卡爾曼濾波是（shì）一種線性最小方差估計方法，通過對係統狀（zhuàng）態的預測和（hé）測量值的更新來估計係統的狀態。在（zài）處（chù）理非線性誤差時，可以使用擴展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter, EKF），它是卡爾曼濾波的（de）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（de）非線性濾波技術，通過一組粒（lì）子來表示係統的狀態分布。它適用於非（fēi）線性、非高（gāo）斯係統，能夠處理複雜的概率（lǜ）分布，常用於AGV的複雜環（huán）境導航和定位係統中。
3. 主（zhǔ）觀貝葉斯網絡（Subjective Bayesian Network）
主觀貝葉斯網（wǎng）絡（luò）是一種（zhǒng）基於貝葉斯定理的概率推理方法，通過構建網絡結構來（lái）表示變量之（zhī）間（jiān）的依賴關係。它適用於多傳感器數據（jù）融合，能夠處理不確定性和不完整性，常用於AGV的高精度（dù）定位係統中（zhōng）。
4. 多傳感器信息融合（Multi-Sensor Information Fusion）
多傳感器信（xìn）息融合（hé）是（shì）將（jiāng）多個傳感器的數據進行融合，以獲得更準確、更全麵的信息。這種方法可以（yǐ）提高係統（tǒng）的魯棒（bàng）性和可靠性，常用於AGV的（de）複雜環境導航和定位係統中。
5. 傳感（gǎn）器校準
傳感（gǎn）器校準是多傳感器（qì）融（róng）合技術中的一項重要工作，其目（mù）的（de）是消除傳感（gǎn）器數據的誤差，提高傳感器數據的準確性。常見的校準方法包括內參校準（校準傳感器內部參數，如焦距、畸變係數等）、外參校準（校準傳感器相對於其他傳（chuán）感器或坐標係（xì）的位姿）以（yǐ）及在線校準（在係統運行過程中對（duì）傳感器數據進行校準，以補償傳感器數據的漂移）。
6. 數據關聯
數據關聯是多傳感器融合技術中一個重要的步驟，其目（mù）的是將來（lái）自不同傳感器的數（shù）據匹配起來（lái），並確定它們之間的對應關係。常見的數據關聯（lián）方法包括最近鄰法（根據傳感器數據的時空距離來確定關聯（lián）關係）、卡爾曼濾波（利用狀態空間模型來估計傳感器數據的關聯關係）以（yǐ）及神經（jīng）網絡（利用深度學習技術來識別傳感器數據之間的關聯關係）。
在（zài）實際應用中，通（tōng）常會（huì）結合使用多種（zhǒng）方法來處理傳感器的非線性誤差（chà），以確保AGV係統的準（zhǔn）確性和可靠性。
