卡爾曼濾（lǜ）波器在AGV小車導航（háng）中有以（yǐ）下優勢：
提高定位精度
融（róng）合多傳（chuán）感器數據：AGV小車通常配備多種傳（chuán）感器，如激光雷達、視覺傳感器、編碼器等，每種傳感器都有其（qí）優缺點（diǎn）和測量誤差。卡爾（ěr）曼濾波器可以將這（zhè）些不同傳感器的數據進行融合，綜合利用它們的優勢，從而（ér）得到更準（zhǔn）確（què）的位置和姿態估計（jì）。例如（rú），在激光導航的AGV小車中，卡爾曼濾波器可以融合激（jī）光（guāng）掃描儀測量的（de）反射（shè）器角度值和編碼（mǎ）器測量的車輪轉動信息，提高AGV小車的（de）定（dìng）位精度。
抑製噪聲幹擾：傳感器在測量過程（chéng）中不可（kě）避免地會受到噪聲的影（yǐng）響，導致測量數據存在波動和誤差。卡爾曼濾波器（qì）通過對係統狀態進行（háng）最優估（gū）計，可以有（yǒu）效地抑製噪聲，減少（shǎo）測量數據的波動，使AGV小車的導航更加（jiā）穩定和準確。
實現實時定位
遞歸估計：卡爾曼濾波器是一種遞歸（guī）算法，它可以根據上一時刻（kè）的（de）狀態估計值和當前時刻的測量值（zhí），實時地計算出當前時刻的狀態估計（jì）值。這種遞歸的方式使得卡爾曼濾波器能夠快速地對（duì）係統狀態進行更新和估計，滿足AGV小車導航對實時性的要求。
適應動態（tài）環境：在AGV小（xiǎo）車的行（háng）駛過程中，環境可能（néng）會發生變化，如遇（yù）到障礙物、人員走動等，這些都會影響AGV的定位（wèi）和導航。卡爾曼（màn）濾波器可以根據實時的測量數據，快速地調整AGV小（xiǎo）車的位置和姿態估計，適應環境的變化（huà），確保AGV小車能夠在動態（tài）環境中準確地導航。
降低計算資源消耗
線性係統假設：卡爾曼濾波器基於線性係統狀態方程，對於大（dà）多數AGV小車導航係統，其運動模型可以近（jìn）似（sì）為線性係統，因此卡爾曼濾波器可以有（yǒu）效地應用於AGV小車導航中。與一些複雜（zá）的非線性濾波算（suàn）法相比（bǐ），卡爾（ěr）曼濾波器的計算量相對較小，對計（jì）算資源的要求較低，可以在AGV小（xiǎo）車的控製係統中實現實時計算和處理。
高效算法實現：卡爾曼濾波器的（de）算法實現相對簡單，其核心由五個（gè）基本公式組成，通過遞推的方式進行計算（suàn），不需要存儲大量的曆史數據，因此可以在（zài）資源有限的AGV小（xiǎo）車控製係（xì）統中高效地運行。
增（zēng）強係統穩（wěn）定性
狀態估計更新：卡爾曼濾波器通過不斷地更新狀態估計值，可以及時發現和糾正（zhèng）係統中的誤（wù）差和偏差，避（bì）免誤差的積（jī）累和發散，從而增強AGV小車導航係統的（de）穩定性和可靠性。
容（róng）錯能（néng）力：在AGV小車（chē）的導（dǎo）航係統中，某個傳感（gǎn）器（qì）可能會出現故障或測量不準確的情況，卡爾曼濾波（bō）器可以通過融合其他傳感器的數據，對故障傳感器的數據進行（háng）修正或替代，提高係統的容錯能力，確保AGV小車能夠繼續正常導（dǎo）航。
