在AGV小車（Automated Guided Vehicle，自動導引（yǐn）車）避免碰撞的過程中，卡爾曼濾波器（Kalman Filter）主（zhǔ）要用於處（chù）理傳感器（qì）數據，以提高AGV小車對自身位置和周圍環境的感（gǎn）知精度（dù），從而更好地避免碰撞。以下是其（qí）具體（tǐ）應用：
融合（hé）多傳感器數據
激（jī）光雷達數據處理：激光雷達能夠提供AGV小車周圍環境的距離信息，但測量（liàng）數據可能存在噪聲。卡爾曼濾波器可以對激光雷達的（de）測量數據進行濾波處理，去除噪聲，得到更準確的距離信息，從而更精確地（dì）檢測（cè）和避開障礙物。
視覺傳感器數據處理：視覺傳感（gǎn）器（qì）可（kě）以獲取AGV小（xiǎo）車周圍環境的圖（tú）像信息，但圖像數據也（yě）容易受（shòu）到（dào）光照、噪聲等因素的影響。卡（kǎ）爾（ěr）曼濾波器可以對視覺傳感器的測（cè）量數據進（jìn）行處理（lǐ），提高圖像的清晰度和準確性，從而更好地識別和避開障（zhàng）礙物。
預測AGV小車的運動狀態
位置預測：卡爾曼濾波器（qì）可以根據AGV小車的運動模型和曆史位置信息，預測AGV小車（chē）在（zài）下一時刻的位置（zhì），從而提前規劃避障路徑，避免碰撞。
速度（dù）預測：卡爾曼濾波器可以根據AGV小車的運動模型和曆史速度信息，預測AGV小車在下一時刻的速度，從而提前調整AGV小車（chē）的（de）速度（dù），避免碰（pèng）撞。
優化避（bì）障算法
路徑規劃：在（zài）AGV小車的（de）避障路徑規劃中，卡爾（ěr）曼濾波器可以對路徑規劃（huá）算法的輸入數據進行（háng）濾波處（chù）理，提高路徑規劃的準確性和可靠性，從而更好地避開（kāi）障礙物。
避（bì）障決策：在（zài）AGV小車的避障決策中，卡爾曼（màn）濾波器可以對避障算法的輸入數據進（jìn）行濾波處理，提高避障決（jué）策的準（zhǔn）確（què）性和可靠性，從而更好地（dì）避開障礙物（wù）。
實時監（jiān）測和調整
實時監測：卡爾曼濾波器可以實時監測AGV小車的位置和運動（dòng）狀態（tài），以（yǐ）及周圍環境的變化（huà），及時發現（xiàn）潛在的碰撞風（fēng）險。
調整避障策略：當發現潛在的碰撞（zhuàng）風險時，卡爾曼（màn）濾波器可以根據實時監（jiān）測的數據，調整AGV小車的避障策略，避（bì）免碰撞。
