EKF在AGV小車係統中的具體應用場景（jǐng）主要有以下幾類：
導航與定位
融合多傳感器數據（jù）：AGV小車通常配備多種傳感（gǎn）器，如慣性測量單元（IMU）、全球定位係統（GPS）、激光雷達（dá）等。EKF可以融合這些傳（chuán）感器的數據（jù），提高AGV小車的（de）導航精（jīng）度和穩定性。例如，在室內環境中，GPS信號可能受到遮擋，EKF可以結合（hé）IMU和激光雷達的數據，實現更準確的定位。
應對非線性運動：AGV小車在運動過程中，其運動模型往往是非線性的，例如（rú）轉向、加速、減速等動作。EKF通過線（xiàn）性化非線性函數，能夠處理AGV小車的非線性運動，實時估計其位置、速度和姿態（tài）等狀（zhuàng）態。
狀態估計
運動學參數估計：EKF可以對AGV小車的橫（héng）縱向位置、行駛軌跡、橫擺（bǎi）角、車速、加速度和橫擺角速度等（děng）運動學參數進行估計。通過對這些參數的準確估計，AGV小車可（kě）以更好地控製自身的運動，實現精確的路徑跟蹤和避障。
係統狀態監測：EKF還可以用於監測（cè）AGV小車係統的其他狀態，如（rú）電池電量、電（diàn）機溫度（dù）等（děng）。通過對這些狀態的實時估計和監測，可以及時發現係統的異常情況，采取相應的措施，保證AGV小車的安全運行。
地圖構（gòu）建與SLAM
同時定位與地圖構建（jiàn）：在未知環境中，AGV小車需要同時構建環境地圖並確定自（zì）身位置，這就是同步定位與地圖構建（SLAM）問題。EKF是一（yī）種常用（yòng）的SLAM算法，它通過（guò）遞（dì）歸地更（gèng）新AGV小車位姿和地圖的估計值，實現定位（wèi）和建圖。
地圖優化：EKF估計的地圖可能存在累積誤差，因此需要進行後端優化。可以采用加（jiā）權非線性最（zuì）小二乘法（WNLLS）等方法對EKF估計的地（dì）圖進行優化，以提高地圖的精度和一致性（xìng）。
目標（biāo）跟蹤與避障
目標跟蹤：當AGV小車需（xū）要跟蹤特定（dìng）目標時，EKF可以用（yòng）於估計目標的（de）位（wèi）置和運動（dòng）狀態。通過對目標的實時（shí）跟蹤，AGV小車可以根據（jù）目標的位置和運動趨（qū）勢，調整自身的運動路徑，實現對目標的跟隨或接近。
避障：EKF可（kě）以結合激光雷達等傳感器的數據，實時估（gū）計AGV小車周圍環境中的障礙物位置和運動狀態。根據這些估計值，AGV小車可以（yǐ）及時規劃避障路徑，避免（miǎn）與障礙物發生（shēng）碰撞。
