在AGV小車係統（tǒng）中使用傳感器融合技術時，應對傳感器非線性（xìng）誤差的方法主要包括以下幾種：
1. 卡爾曼濾波（Kalman Filter）
卡爾曼濾波是一種線性最小方差估計方法，通過對係（xì）統（tǒng）狀態的預測和測量值的更新來估計（jì）係（xì）統的狀態。在處理非（fēi）線性誤差時，可以使用擴展（zhǎn）卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter, EKF），它是卡爾曼濾波的非線性擴展，通過線性化非（fēi）線性係統來進行狀態估計。
2. 粒子濾波（Particle Filter）
粒子濾（lǜ）波是一種基於蒙特卡洛方法的非線性濾（lǜ）波技術，通過一組粒子來表（biǎo）示係統的狀態分布。它適用於非線性、非高斯係統，能夠（gòu）處（chù）理複雜的概率分布，常用於（yú）AGV的（de）複雜環境導航和定位係統中。
3. 主觀貝葉斯網絡（Subjective Bayesian Network）
主觀（guān）貝葉斯網絡是一種基（jī）於貝葉斯定理的概率推理方法，通過構建（jiàn）網（wǎng）絡結構來表示變（biàn）量之間的依賴關係。它適用於多傳（chuán）感器（qì）數據融合，能夠處理不確定性和不完整性，常用於AGV的高精度定位係（xì）統中。
4. 多傳感器信息融合（Multi-Sensor Information Fusion）
多（duō）傳感器信息融合是將多個傳感器的數據進行融合，以獲得更準確（què）、更全麵的信息。這（zhè）種方法可以提高係統的魯棒性和可（kě）靠性，常用於AGV的（de）複雜環境導航和定位係統中。
5. 傳感（gǎn）器校準
傳感器校準是多傳感（gǎn）器（qì）融（róng）合（hé）技術中的一項重要工（gōng）作，其目（mù）的是消除（chú）傳（chuán）感器數（shù）據的誤差，提高傳感器數據的準確性。常見的校（xiào）準方法（fǎ）包括內參校準（校準傳感器（qì）內（nèi）部參數，如焦距、畸變係（xì）數等）、外（wài）參校準（zhǔn）（校準傳感器（qì）相對於其他傳感器或坐標係的位姿）以及在線校（xiào）準（在係統運行過程中對傳感器數（shù）據進行（háng）校準，以補償傳感器數據的漂移）。
6. 數據關聯
數據關聯是（shì）多傳感器融合技術中一個重要的步驟，其目的是將來自不同傳感器的數據匹配起來，並（bìng）確定它們之間的對應關係。常（cháng）見的數據關聯方法（fǎ）包括（kuò）最近鄰（lín）法（根據傳感器數據的時空距離來確定（dìng）關聯關係）、卡爾曼濾波（利（lì）用狀態空間模型（xíng）來估計（jì）傳感器數據的關聯（lián）關係）以及神經網絡（利用深度學習技術來識別（bié）傳感器（qì）數據之間（jiān）的（de）關聯關（guān）係）。
在實際應用中（zhōng），通常會結合使用多種方法來處理傳感器的非線性誤差，以確保AGV係統的準（zhǔn）確性和（hé）可（kě）靠性。
