在AGV小車（Automated Guided Vehicle，自（zì）動導引車）避（bì）免碰撞的過程中，卡爾曼濾波器（Kalman Filter）主要用於（yú）處理傳感器數據，以提高AGV小車（chē）對自身（shēn）位置和周圍環（huán）境的感知精度，從（cóng）而更好地避免碰撞。以下是其具體應用：
融合多傳（chuán）感器數（shù）據（jù）
激光雷（léi）達數據處理：激光雷達能夠提供AGV小車周圍環境的距離信息，但測（cè）量數據可能存（cún）在噪（zào）聲。卡爾曼濾波（bō）器可以對激光雷達的測量數據進（jìn）行濾波處理，去除（chú）噪聲，得到更準（zhǔn）確的距（jù）離信息，從而更精確地檢測和避開障礙物。
視覺傳感器數（shù）據處理：視覺傳（chuán）感（gǎn）器可（kě）以獲取AGV小車周圍環境的圖像信（xìn）息，但圖像數（shù）據也容（róng）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（cè）量數據進行處（chù）理，提高圖像的（de）清（qīng）晰度和準確性，從而更好地識別和（hé）避開障礙（ài）物。
預測AGV小車的運動狀態
位置預測（cè）：卡爾曼濾波器（qì）可以根據AGV小車的運動模型和曆史位置信息，預測AGV小車（chē）在下一時（shí）刻的位置，從而提前規劃避障路徑，避免碰（pèng）撞。
速（sù）度預測：卡爾曼濾波器（qì）可以根（gēn）據AGV小車的（de）運動模型和曆史速度信息，預測AGV小車在（zài）下一時刻的速度，從而提前調整AGV小車的（de）速度（dù），避免碰撞。
優化避障算法
路徑規（guī）劃（huá）：在（zài）AGV小車的避障路（lù）徑規劃中，卡（kǎ）爾曼濾波器可以對路徑規劃算法的輸入數據進行（háng）濾波處理，提高路徑規劃的準確（què）性和可（kě）靠性，從而更好地避開障礙物。
避障決策：在AGV小車（chē）的避障決策中，卡爾（ěr）曼濾波器可（kě）以（yǐ）對避障（zhàng）算法的輸（shū）入數據進行濾波處（chù）理，提高避障（zhàng）決策的準確性（xìng）和可靠性，從而更好地避開障礙物。
實時（shí）監測和調整
實時監測：卡爾（ěr）曼濾波（bō）器可以實時監測AGV小車（chē）的位置和運動狀態，以及（jí）周圍環境（jìng）的變化，及時（shí）發現潛在的碰撞風險。
調（diào）整（zhěng）避障策略：當發現潛在的碰撞風險時，卡爾曼濾波器可以根據實時監測的數據，調整（zhěng）AGV小車的（de）避障策略，避免碰撞（zhuàng）。
