AGV小車紅外傳感器的信號處理技術主要包括以下（xià）幾種：
信號放大（dà）與濾波
信號放大：紅外（wài）傳感器接收到的反射光信號通常（cháng）比較微弱，需要經過放大電路進行放大，以提高信號（hào）的強度和（hé）穩定性，便（biàn）於後續的處理和分析。
信號濾波：為了去除信號中的噪聲和幹（gàn）擾，需要采用濾波技術。常見的濾波方法有低通濾波、高通濾波、帶通濾波等，可根據實際應用場景和幹擾（rǎo）信號的特點選擇合適的（de）濾波方式，以提高信號的（de）信噪比。
信號轉換（huàn）與（yǔ）數字化
信號轉換：紅外傳（chuán）感器（qì）輸出的信號一般為模擬信號，需要通過模數轉換器（ADC）將（jiāng）其轉換為數字信號，以便於數（shù）字信（xìn）號處理器（DSP）或微控製器（MCU）進行處理。
數字化處理：將模擬信號轉換為數字（zì）信號後，可（kě）以利用數字信號處理技術對信號進行進一步的處（chù）理，如數字濾波、數據壓縮、特征提取等，以提高信號的質量和處理效（xiào）率。
目標檢測與識（shí）別（bié）
目標檢（jiǎn）測：通（tōng）過對處理後的信號進行分析，判斷是否存（cún）在目標（biāo）物（wù）體。常見的目標檢測方法有閾值（zhí）檢測、邊緣檢測、模板匹（pǐ）配等，可（kě）根據目標物體的特征和信號特點選擇合適的檢（jiǎn）測方法。
目標識別：在檢測到目標（biāo）物體後，需要對目標物體（tǐ）進行識別，確定其類型、位置、姿（zī）態等信息。常（cháng）用的目（mù）標識（shí）別方（fāng）法有基於特征的識別方法、基於模型的識別（bié）方法、基於深度學習的識（shí）別方法等。
距離測量與定位
距離測（cè）量：根據紅外傳感器的工作原理，通過測量發射光與反射光之間的時間差、相位差或強度變化（huà）等參數，計算出目標物體（tǐ）與傳感器之間的距（jù）離。常見的距離測量方法有脈衝法、相位法、三角法（fǎ）等（děng）。
定位計算：在已知目標物體距離的基礎上，結合AGV小車的運動信息和（hé）其他傳感器的數據（jù），通過（guò）一定的算法計算出AGV小（xiǎo）車的位置和姿態，實現AGV小車的定（dìng）位和導航。
多傳感器融合
在實際應用中，AGV小車通常會配備（bèi）多種傳感器，如激光雷達（dá）、超聲波傳感器、視覺（jiào）傳感器（qì）等。為了提高AGV小車的感（gǎn）知能（néng）力和決策的準確性，需要將紅外傳（chuán）感器與其他傳感器的數據進行融合。常見的多傳感（gǎn）器融合方法有加權平均法、卡爾曼濾波（bō）法（fǎ）、貝葉斯估計法等。
