在AGV小車係統中，選擇合適的（de）傳感器融合技術至關重要。不同的傳感器融合技術適用於不同的應（yīng）用場景，以下是幾種常見（jiàn）的傳感器融合技術及其適用場景：
1. 卡（kǎ）爾曼濾波（Kalman Filter）
原理：卡爾曼濾波（bō）是一種線性最小方差估計方（fāng）法，通（tōng）過對係統狀態的（de）預（yù）測和測量值的（de）更（gèng）新（xīn）來估計係統的狀態（tài）。
適用場景：適用於線性係統，能夠（gòu）處理高斯噪聲，廣（guǎng）泛應用於AGV的定位和導航係統中。
2. 擴展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter, EKF）
原（yuán）理（lǐ）：EKF是卡爾曼濾波的（de）非線性擴展，通過線性化非線性係（xì）統來進行（háng）狀態估計。
適用場景：適用於非線性係統（tǒng），常用於AGV的非線性（xìng）定位和導航係統中。
3. 粒（lì）子濾（lǜ）波（Particle Filter）
原理：粒子濾波是一種基於蒙特卡洛方法的非線性濾波技術，通過（guò）一組粒（lì）子來表示係統的狀態分布。
適用（yòng）場景：適用於（yú）非線性、非高斯係統，能（néng）夠處（chù）理複雜的（de）概率分布（bù），常用於AGV的複（fù）雜環境（jìng）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（luò）是一種基於貝葉（yè）斯定理的概率推理方法，通過構建網絡結構來表示變量之間的依賴關係。
適用場景：適用於多傳感器數據融合，能夠處理不確定性和不完整性，常用（yòng）於AGV的（de）高精度（dù）定位係統中。
5. 多傳感器信息融合（Multi-Sensor Information Fusion）
原理：多（duō）傳感器信息融（róng）合是將多個傳感器的數據進行（háng）融合，以獲得更準確、更全（quán）麵的信息。
適用場景：適用於多種傳感器的數據融合，能夠提（tí）高係統的魯棒性和可靠性，常用於AGV的複（fù）雜環境導（dǎo）航和定位係統中。
在選擇傳感器融合（hé）技術時，需（xū）要考慮（lǜ）AGV係統的具體應（yīng）用場景、環境條件、精度要求、成本因素等。例如，在複雜多變的環境中，粒子濾波或多（duō）傳（chuán）感（gǎn）器信息融合可能（néng）更（gèng）為合適；而在高精度定位需求的場景下（xià），主觀貝葉斯（sī）網絡或擴展卡爾曼濾波（bō）可能是更好的選（xuǎn）擇（zé）。同時，隨著技術的發展，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。
