在AGV小車係統中，選擇合適（shì）的傳感器融合技術至（zhì）關重要（yào）。不同的傳感器融合（hé）技術適用於不同的應用場（chǎng）景，以（yǐ）下是幾種常（cháng）見的傳感器融合技術及（jí）其適用場景：
1. 卡爾曼濾波（Kalman Filter）
原理：卡爾曼濾波是一（yī）種線性（xìng）最小方差估計（jì）方法，通過對係統狀態（tài）的預測和測量值的更新來估計係統的狀態。
適用場景：適用於線性係統，能夠處理高斯噪聲，廣泛應用於AGV的定位（wèi）和導航係統中。
2. 擴展卡（kǎ）爾曼濾（lǜ）波（Extended Kalman Filter, EKF）
原理：EKF是卡爾曼濾波的非線性擴展，通過線（xiàn）性化非線性係統來進行狀態估計。
適用場景：適（shì）用（yòng）於非線性（xìng）係統，常用於AGV的（de）非線性定位和導航係統中。
3. 粒子濾波（Particle Filter）
原（yuán）理：粒子濾波是一種基（jī）於蒙特卡（kǎ）洛方法的非線性濾波技術，通過（guò）一組粒子來表示係統（tǒng）的狀態分布。
適（shì）用場景：適用於非線性、非高斯係統，能夠處理複雜的（de）概率分布，常用於AGV的（de）複雜（zá）環境導航和定位係（xì）統中。
4. 主觀貝葉斯（sī）網絡（Subjective Bayesian Network）
原（yuán）理：主觀貝葉斯（sī）網絡是一種基於（yú）貝葉斯定理（lǐ）的概（gài）率推理方法，通過構建網絡結構（gòu）來表示變量之間的依賴關係。
適（shì）用場景：適用於多傳（chuán）感器數據融合，能夠處（chù）理不確定性和不完（wán）整性，常用於AGV的高精度定位係統中。
5. 多傳感器信息融合（Multi-Sensor Information Fusion）
原理：多傳感器信息融合（hé）是將多個傳感器的數（shù）據進（jìn）行融合，以獲得更準確、更全（quán）麵的信息。
適用（yòng）場景：適用於多種傳感器的數據融合，能夠提高係統的魯棒性和可靠性，常用於AGV的複雜環境導航和定位係統中。
在選擇傳感器（qì）融合（hé）技術時，需要考慮AGV係統的具體應用場景、環境條件、精（jīng）度要求、成本因素等。例如，在複雜（zá）多變的環境中，粒子濾波（bō）或多傳（chuán）感（gǎn）器（qì）信息（xī）融合可能更為合適；而在高精度定位需求的場景（jǐng）下，主觀貝葉斯（sī）網絡或擴展卡（kǎ）爾（ěr）曼濾波（bō）可能是更好的選（xuǎn）擇。同時，隨著技術的發展，融合多種傳感器數據的技術正逐漸（jiàn）成為提高AGV運行效率和安全性的重要手段。
