EKF在AGV小車係統（tǒng）中的優勢主要有以下幾點：
處理非線性問題
適用場景：AGV小（xiǎo）車（chē）係（xì）統的運動方程和（hé）觀測方程往往是非線性的，例如車輛的轉向、加速、減速等動作會導致運（yùn）動狀態的非線性變（biàn）化，傳（chuán）感器的測量模型也可能存在非線性關係。
優勢：EKF通過對非線性函數在估計值附近進行泰勒級數展開，並忽略二階及以上（shàng）的高階項，從而將非線性問題近似為線性問題（tí），能夠在一定程度上處理非線性問題，在非線性程度不是特別高的情況下，相比（bǐ）KF能夠得到更準確的狀態估（gū）計。
融合多傳感器數據
適用場景（jǐng）：AGV小車通（tōng）常（cháng）配備多種傳感器，如慣（guàn）性測量單元（IMU）、全球定位係統（GPS）、激光雷達等，每種（zhǒng）傳感器都有其優缺（quē）點，單一傳感器難以滿足高精度、高可靠性的需求。
優（yōu）勢：EKF可以融合這些（xiē）傳感器的數據，利用各個（gè）傳感器（qì）的優勢，彌補（bǔ）其不足，從（cóng）而（ér）獲得更（gèng）準（zhǔn）確、更可靠的AGV小（xiǎo）車狀態信息，提高AGV小車的導航（háng）精度和穩定性。例如，在室內環境中，GPS信號可能受到遮擋，EKF可以（yǐ）結合IMU和激光（guāng）雷達的數（shù）據（jù），實現更準確的定位。
實時性較好
適用場景：AGV小車係統需要實（shí）時處理（lǐ）傳感器數據，以實現對車輛狀態的及時估計和控製。
優勢：EKF的（de）計算相對（duì）簡單，能夠（gòu）實時處（chù）理數據，滿足AGV小車係統對實時性的要求，使得AGV小（xiǎo）車能（néng）夠及時根據傳感器數據（jù）調（diào）整自身的運動狀態，適應環境的（de）變化。
應用範圍廣
適用（yòng）場景：AGV小車係統（tǒng）在不同的應用場（chǎng）景下，其運動狀態和環境條件可能（néng）會有所（suǒ）不同。
優勢：EKF作（zuò）為一種經典的非線性濾（lǜ）波算法，在多種AGV小車應用（yòng）場景中都有廣泛的應用，無論（lùn）是在（zài）室（shì）內還（hái）是室（shì）外環境，無論是簡（jiǎn）單的直線運（yùn）動（dòng）還是複雜的曲線運動，EKF都能夠（gòu）發揮其作用，對AGV小車的（de）狀態進行估計和跟蹤。
