在AGV小車（Automated Guided Vehicle，自（zì）動導引車）避免（miǎn）碰撞的過程中，卡爾（ěr）曼濾波器（Kalman Filter）主要用於處理傳感器數據，以提高AGV小車對自身位置和周圍環境的（de）感知精度，從而更好地避免碰撞。以下是其具體應用：
融合多傳感器（qì）數據（jù）
激光雷達數據處理：激光雷達（dá）能夠提供AGV小車周圍環境的距離信息（xī），但測量數據可能存在噪聲。卡爾曼濾波器可以對激光雷達的測量數（shù）據進行濾波處理，去（qù）除噪聲，得到（dào）更準確（què）的距離信息，從而更精確地檢測和避開（kāi）障礙物。
視覺傳感器數據處（chù）理：視覺傳感（gǎn）器可以獲取AGV小車周圍環境的圖像信息，但圖像數據也容易受到光照、噪聲等因素的影響。卡爾曼濾波器可以對視覺傳感器的測量數據進行處理，提高圖像的清晰（xī）度和準確性，從（cóng）而更好（hǎo）地識別和避開障礙物。
預測AGV小車的運動狀態
位置預測：卡爾（ěr）曼濾（lǜ）波器可以根據AGV小車的運動（dòng）模型和曆史位置信息，預測AGV小車在下一（yī）時刻的位置（zhì），從（cóng）而提前規劃避（bì）障路徑，避免碰撞。
速度預測：卡爾曼濾波器（qì）可以根據AGV小車的（de）運動模型和（hé）曆史速度信息，預測AGV小車在下一時刻的速度，從而提前調（diào）整AGV小（xiǎo）車的速度，避免碰撞。
優化避（bì）障算法
路徑規劃：在AGV小車（chē）的避障路徑（jìng）規劃中（zhōng），卡（kǎ）爾（ěr）曼（màn）濾波器可以對路徑規劃算法的輸（shū）入數據進行濾波處理，提高路徑規（guī）劃的準確性和可靠性，從而更（gèng）好地（dì）避開障礙物。
避障決策：在AGV小車的避障決策中，卡爾曼濾波器可以對避障算（suàn）法的輸入數（shù）據進行濾波處理，提高避障決策（cè）的準（zhǔn）確性和可靠性，從而更（gèng）好地避開障礙物。
實時（shí）監測和調整
實時監測：卡（kǎ）爾曼（màn）濾波器可以實時（shí）監測AGV小車的（de）位（wèi）置和運（yùn）動狀（zhuàng）態，以及周圍環（huán）境（jìng）的變化，及時發現潛（qián）在的碰撞（zhuàng）風險。
調整避障策略：當發現潛（qián）在的碰撞風險時，卡爾曼濾波器可以根據實時監測的（de）數據，調整（zhěng）AGV小車的避障策略，避免碰撞。
