EKF在（zài）AGV小車係統中的優（yōu）勢主要有以（yǐ）下幾（jǐ）點：
處理非線性問題
適用場景：AGV小（xiǎo）車（chē）係統的運動（dòng）方程和觀測方程（chéng）往往是非線性的，例如車輛的轉向（xiàng）、加速、減速等動作會導致運動狀態的（de）非線性變化，傳感器的測量模型也可能存在非線性關係。
優勢：EKF通過對非（fēi）線性函數在估計值附近（jìn）進行（háng）泰勒級數展開，並忽略二階及以上的高階項，從而（ér）將非線性問題近似為線性問題，能夠在一定程度上處（chù）理（lǐ）非線性問題，在（zài）非線性程度（dù）不是特別高的情況下（xià），相比KF能夠得到更準確的狀態估計。
融合多傳感器（qì）數據
適用場景：AGV小車通常配備多種傳感器，如慣性測量單元（IMU）、全球定位係統（tǒng）（GPS）、激光雷達等，每種傳感器都有其優缺點（diǎn），單一傳感器難以滿足（zú）高精度、高可靠性的需求。
優勢：EKF可以融（róng）合這（zhè）些傳感器的數據，利用各（gè）個傳感器的優勢，彌補其不（bú）足，從而獲得更準確、更可靠的AGV小車狀態（tài）信息，提高AGV小車的導航精度和穩定性。例如，在室內環境中，GPS信號可能受到遮擋，EKF可（kě）以（yǐ）結合IMU和激光雷達的數據，實現更（gèng）準確的定位。
實時性較好
適用場（chǎng）景：AGV小車（chē）係統需要實時處理傳感器數據，以實現對車輛狀（zhuàng）態的及時估計和控製。
優勢：EKF的計算相對（duì）簡單，能夠（gòu）實時處理數據，滿足AGV小車（chē）係統對實時性的要求，使得AGV小車（chē）能夠及時根據傳感器數據調整自身的運動狀態，適應環境的變化。
應用範圍廣
適用場景：AGV小車係統在不（bú）同的（de）應用場景下，其運動狀態和環境條件可能會有所不同。
優勢：EKF作為一種經典的非線性濾（lǜ）波算法，在多種AGV小車應用場景中都有（yǒu）廣泛的應用，無論是在室（shì）內還是室外環境，無論（lùn）是（shì）簡單的直線運動還是複雜的曲線運動，EKF都（dōu）能夠發揮（huī）其作用，對AGV小車的狀態進行（háng）估計和跟蹤。
