在AGV小車（chē）係統中，選擇合適的（de）傳感（gǎn）器融（róng）合技術至關重要。不同的傳感器融合技術適用於不同的應用場景，以下是幾種常（cháng）見的傳感器融合技術及其適用場景（jǐng）：
1. 卡爾（ěr）曼濾波（Kalman Filter）
原理：卡爾（ěr）曼濾波是一（yī）種線性最（zuì）小（xiǎo）方差估計方法，通過對係統狀態的預測和測量值的更新來估計係統的狀（zhuàng）態。
適用場景：適用於線性係統，能夠處理高斯噪聲，廣泛應用（yòng）於AGV的定位和導航係統中。
2. 擴展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter, EKF）
原理（lǐ）：EKF是卡爾曼濾（lǜ）波的非線（xiàn）性擴展，通過線性化非線性係統來進行狀態估計。
適用場景：適用於非線性係（xì）統（tǒng），常用於AGV的非線性定位和導（dǎo）航係統中。
3. 粒子濾波（bō）（Particle Filter）
原理：粒子濾波是一種基於蒙特卡洛（luò）方法的非線性濾（lǜ）波技術，通過一（yī）組粒（lì）子來表示係統（tǒng）的狀態分布。
適用場景：適（shì）用於非線性、非高斯係統，能（néng）夠處理複雜的概率（lǜ）分布，常用於AGV的複雜環境導航和定位（wèi）係統中。
4. 主觀貝葉斯網絡（Subjective Bayesian Network）
原（yuán）理：主觀貝葉斯網絡是（shì）一種基於貝葉斯定理的概率推理方法，通過構建網絡結構來表示變量之間的依賴關（guān）係。
適（shì）用場景：適用於多傳感器數據（jù）融合，能夠處理不確定性和不（bú）完整性，常（cháng）用於AGV的（de）高精度定位係統中（zhōng）。
5. 多傳感器信息融（róng）合（Multi-Sensor Information Fusion）
原理：多傳感器信息融合是將多個傳感器的數據（jù）進（jìn）行融合，以獲得更準確、更全麵的信息。
適用場景：適用於多（duō）種傳感（gǎn）器的數據融合（hé），能夠提高係統的魯棒（bàng）性和可靠性，常用於AGV的複雜環境導航和定位係統中。
在選擇（zé）傳感器融合技術時，需要考（kǎo）慮AGV係統的具體應用場景、環境條件、精度要求、成本因素等。例如，在複雜多變的環（huán）境（jìng）中，粒子濾波或多傳感器信息融合可能更為合適；而在高精度（dù）定位需求的場景下，主觀貝葉斯網（wǎng）絡或擴展卡爾曼濾波可能是更好的選擇。同時，隨著技術的發展，融合多種傳（chuán）感器數（shù）據（jù）的（de）技術正（zhèng）逐漸成（chéng）為提高AGV運行效率和安全性的重要手段。
