在AGV小車導航中，卡（kǎ）爾曼濾波器處理傳感器數據非（fēi）線性組合的方法主（zhǔ）要有以下幾種：
擴展卡爾曼濾波器（qì）（EKF）
原理：EKF通過泰勒級數展開將非線性係統（tǒng）線性化，然後利用卡爾曼濾波器進行狀態估計。
步驟：
定（dìng）義狀態方程和觀測方程：描述係統狀態隨時間的變化以及觀測值與狀（zhuàng）態之間的（de）關係。
預測步（bù）驟：根（gēn）據上一時刻（kè）的狀態估（gū）計值和係統模型，預測當前時刻的狀（zhuàng）態，並計（jì）算預測值的協方差。
更新步驟（zhòu）：根據（jù）當前時刻的（de）觀測（cè）值和觀測噪聲的統（tǒng）計特性，計算卡爾曼（màn）增益，然後利用卡爾曼增益將預測值和觀（guān）測值進行加權融合（hé），得（dé）到當前時刻係統狀態的最優估計值，並更新（xīn）協方差。
無跡卡爾曼濾波（bō）器（UKF）
原理：UKF采用無跡（jì）變換來逼近非線性函數的（de）概率分布（bù），避免了（le）EKF的線（xiàn）性化近似，能（néng）夠更好地處（chù）理非線（xiàn）性（xìng）係統。
步驟：
選擇采樣點：根據係統的狀（zhuàng）態向量和協方差矩陣，選擇一組采樣（yàng）點，這些采樣點能夠近似（sì）地表示係統（tǒng）的概率分布。
預測步驟：對每個采樣點進行非線性變換，得到預測後的采樣點（diǎn），並計算預（yù）測（cè）後的狀態向量和協方差矩陣。
更新步（bù）驟：根（gēn）據當前時刻的觀測值和觀（guān）測噪聲的統計特性，計算卡爾曼增益，然後利用（yòng）卡爾（ěr）曼增益將預測值和觀測值進行加權融合，得到當（dāng）前時（shí）刻（kè）係統（tǒng）狀態的最優估計（jì）值，並更新協方差。
容積（jī）卡爾曼濾波（bō）器（CKF）
原理：CKF使用三階球麵徑向體積規則來（lái）近似非線性變換（huàn）中所需的積分運算，以（yǐ）避免矩陣計算過程中（zhōng）的失真。
步驟（zhòu）：
計算容積點：根據係統的狀態向量和協方差矩陣，計算一組容積點，這些容積（jī）點能夠近似地表（biǎo）示係統的（de）概率分布。
預測步驟：對每（měi）個容積點進（jìn）行（háng）非線性變換，得到預測後的容（róng）積點，並計（jì）算預測後的狀態向量和協方差矩陣。
更（gèng）新步驟：根據當前時刻的觀（guān）測值（zhí）和觀測噪聲的統計特性，計算卡爾曼增益，然後利用卡爾曼增（zēng）益將預測值和觀測值進行加權融合，得到當前時刻係統狀態的最優估計（jì）值，並更（gèng）新協方差。
粒子濾波器（PF）
原理：PF通過一組隨機采樣的粒子來近似係統的概率分布，每個粒子都代表係統的一個可能狀態。
步驟：
初始化粒子：根據係統的（de）初始狀（zhuàng）態和概率分布，生成一組初始粒子。
預測步驟：對每個粒子進行非線性變換，得到預測後（hòu）的粒子，並計（jì）算預測後的狀態向量和（hé）協方差矩陣。
更新步驟：根據當前（qián）時（shí）刻的觀測值和觀測（cè）噪（zào）聲的統計特性，計算每個粒子的權重（chóng），然後根據權重對粒子進行重采樣（yàng），得到一（yī）組新的粒子，這些新的粒子（zǐ）能夠更（gèng）好（hǎo）地表（biǎo）示（shì）係統的概率分（fèn）布。
以上是卡爾曼濾波器處理傳感器數（shù）據非線性組合（hé）的（de）幾種常見方法，在實際應用中，需要（yào）根據具體的係統模型和傳感器數據特（tè）點選擇合適（shì）的方（fāng）法（fǎ）。
