卡爾（ěr）曼（màn）濾波器在AGV小車係統中的魯（lǔ）棒性主要體現在（zài）以下幾個方麵：
對噪聲的處理能力
傳感器（qì）噪（zào）聲：AGV小車係統中常用的傳感器（qì）如激（jī）光雷達（dá）、編碼器等，在（zài）測量過程中會不（bú）可避免地產生噪聲。卡（kǎ）爾曼濾波器（qì）通過對係統狀（zhuàng）態的預（yù）測和測量（liàng）值的（de）更新，能夠有效地（dì）濾除傳感（gǎn）器噪聲，提高係統對（duì）AGV小車位置、速度等狀態的估計精度。例如在一些實驗中（zhōng），采用卡（kǎ）爾曼濾波慣（guàn）性（xìng）導航的（de）AGV小車在短距離運動過程中，其軌跡精度相比（bǐ）傳統控（kòng）製策略能提高8倍左右，很（hěn）大程度上得益於卡爾曼濾波器對噪聲的（de）抑製作（zuò）用（yòng），使得AGV小車的定位導航能力得到提升。
環境噪聲：AGV小車運行環境中的（de）電磁幹擾、光線變化、溫度變化等因素也會對傳感器數據產生噪聲幹擾。卡爾曼（màn）濾波器基於其遞推估計的特性，能夠實時地根據新的測量數據（jù）和係統狀態進行調整，從而在一定程度上適應環境噪聲的（de）變化，保持對係統狀態的相對準確估計。
對係統模型誤差的適應性
模型簡化與（yǔ）近似：在實際應用中，為了便於計算和實現，AGV小車的運動模型往往會進行一些簡化（huà）和近似處理，這可能導致模型與實際係統存在一定（dìng）的（de）誤（wù）差。卡爾曼濾（lǜ）波（bō）器通過不斷地根據測量值來修正預測值，能夠在一定程度上彌補模型誤差帶來的影響，使得係統的狀態估計更（gèng）加接近真實值。
參數不確定性：AGV小車係統的一些參數，如輪子的（de）半徑、摩擦力等，可能會因為磨損、地麵（miàn）條件變化等因（yīn）素而（ér）發生變化，從而（ér）導致係統模型的參數不確定性。卡爾曼濾波器可以通過對係統狀態的實時估計和（hé）協方（fāng）差矩陣的更新，來適應這些參數的變化，保持係統的穩定（dìng）性和可（kě）靠性。
對外部幹擾的抑製能力
動態幹擾：當AGV小車在運行過（guò）程中遇到突發的外部幹擾，如碰撞、振動（dòng）等（děng），會導致其運動狀態發生突（tū）變。卡爾曼濾波器能夠根據測量值（zhí）及時地對係統狀態進行更（gèng）新（xīn）和調整，從而快速地適應這種動態幹擾，恢複（fù）對AGV小車（chē）狀態的準確估計。
不確定性幹擾：對於（yú）一些難以精確建模的外部幹擾，卡爾曼濾波器憑借其對噪聲和（hé）不確定性的處理（lǐ）能力，能夠在一定程度上抑製（zhì）這些幹擾對係統狀態估計的影響，使得AGV小車係統能夠在複雜多變的環境中保持相對穩定的運行。
多傳感器融合中的優勢
數據（jù）融合與互補：AGV小車係統通常會配備多種傳感器來獲取不同方麵的信息（xī），如激光雷達用於檢測周（zhōu）圍環境的障礙物，編碼器（qì）用於測量AGV小車的輪子轉（zhuǎn）動角度以計算其位置和速度。卡爾曼（màn）濾波器可以將這些不同（tóng）傳感器的數（shù）據進行融合，充分利用各傳感器的優勢，提（tí）高係統對AGV狀態和環境的（de）感知能力，從而增強係統的魯棒性。
容錯能力：在多傳（chuán）感器係統中（zhōng），如果某（mǒu）個傳感（gǎn）器出現故障或數據異常，卡爾曼濾波器可以通過其他傳感（gǎn）器的數據來進行（háng）狀態估計，從而在一定（dìng）程度上（shàng）降低傳感器故障對（duì）係統的（de）影響，提高係統（tǒng）的容錯能力和可（kě）靠性。
綜上（shàng）所述，卡爾（ěr）曼濾波器在AGV小車係統中具有較強的魯棒性，能夠有效地處理傳感器（qì）噪聲、係統模型誤差、外部幹擾以（yǐ）及實現多傳感器融合（hé），從而提（tí）高AGV小車係統的定位精度、穩定性和可靠性。
