傳感器融合技（jì）術通過結合多個傳感器的數據，可以顯著提高AGV（Automated Guided Vehicle，自動（dòng）導引車）的抗幹擾能力。以下是具體的（de）方法：
1. 數據冗（rǒng）餘
傳感器融合技（jì）術允許AGV小車係統使用多（duō）個傳感器來收集相同或相關的數據。例如，激光雷達和視（shì）覺傳感器可以同時（shí）檢測AGV小車周圍的環境。如果其中一個（gè）傳感器受到幹擾或出（chū）現故障（zhàng），係統仍然可以（yǐ）依靠其他傳感器的數據來維持正常運行（háng），從而（ér）提高了係統的可靠性和抗幹擾能（néng）力。
2. 互補（bǔ）傳感器數據
不同類型的傳（chuán）感器具有不（bú）同的工作原理和特性，因此它們對不同類型的幹擾具有不同（tóng）的（de）敏感度。例如，激光雷達在強光下可能受到幹擾，而視覺傳感器在低光條件（jiàn）下可能表現不佳。通過傳感器融合，AGV小車係統可以（yǐ）結合這些傳感器（qì）的（de）數據，利用它們的優勢（shì）來彌補彼此的不（bú）足，從而提高整（zhěng）體的抗幹（gàn）擾能力。
3. 實時數據校準
傳感器融合技術可以（yǐ）實現對（duì）多個傳（chuán）感器數（shù）據的實時（shí）校準。例如，通過融合慣性測量單（dān）元（IMU）和輪速計的數據（jù），可以更準確地估計AGV小車的位置和姿態。如果其中（zhōng）一（yī）個傳感器受到幹擾，係統可以通過其他傳感器的數據（jù）來校準受幹擾傳感器的數據，從而減少幹擾對係統的影響。
4. 高級算（suàn）法處理
傳感器融合通常涉及到複雜的算法處理，這些算法可以（yǐ）對（duì）傳感器數據（jù）進行濾波、去噪和特征提取等操作。例如，卡爾曼濾波器可以用（yòng）於（yú）融合多個傳感器的數據，並對數據進行濾波處理，從而減少噪（zào）聲和幹擾的影響。
5. 環境適應性
傳感器融合（hé）技術（shù）可以使（shǐ）AGV小車係統更好地適應複（fù）雜多（duō）變的環境。例如，在（zài）存在（zài）電磁幹擾的（de）環境中，通過融合（hé）不（bú）同類型的傳感（gǎn）器數據，AGV小車係統可以選擇受幹擾較小的傳感器數據來進行導航（háng）和避障，從而提高係統的抗（kàng）幹擾能力。
綜上所述，傳感器融合技術通過數據冗餘、互補傳感器數（shù）據、實時數據校準、高級算（suàn）法處理和環境適應性等方麵的優勢，幫助（zhù）AGV小車係統提高了抗幹擾能力，使其在複（fù）雜多變的環境中能夠穩定運行。
