在AGV小車係統（tǒng）中（zhōng）使用（yòng）傳感器融（róng）合技術時，應對傳感（gǎn）器非線性（xìng）誤差的方（fāng）法主要（yào）包括以下幾種：
1. 卡爾曼濾波（Kalman Filter）
卡爾曼濾波是一種（zhǒng）線（xiàn）性最小（xiǎo）方差估計方（fāng）法，通（tōng）過對係統狀態的預測和測量值的更新來估（gū）計係統（tǒng）的狀（zhuàng）態。在處理非線性誤差時，可（kě）以使（shǐ）用（yòng）擴展卡爾曼濾波（Extended Kalman Filter, EKF），它是卡爾曼濾（lǜ）波的非線性擴展，通過線性化非線性係統來進行狀態估計。
2. 粒子濾（lǜ）波（Particle Filter）
粒子濾波是一種基於蒙特卡洛方法的非線（xiàn）性濾波技術，通過一組粒子來表示係統的狀態分布。它適用於非線性、非（fēi）高斯係統，能夠處理複雜的概率分布（bù），常用於AGV的複雜環境（jìng）導（dǎo）航和定位係（xì）統中。
3. 主觀貝（bèi）葉斯網絡（Subjective Bayesian Network）
主觀貝葉斯網（wǎng）絡是（shì）一種基於貝葉斯定理的概率推理方法，通過構建網絡結（jié）構（gòu）來表示變量之間的依賴關係。它適用於多傳感器數據融（róng）合，能夠處理不確定（dìng）性和不完整性，常用於AGV的高精度定位係統中。
4. 多傳感器信息融合（Multi-Sensor Information Fusion）
多（duō）傳感（gǎn）器信息融合是將多個傳（chuán）感器的數據進行融合，以獲得更（gèng）準確、更全麵的信息。這種方法可以（yǐ）提高係（xì）統的（de）魯棒性和（hé）可靠（kào）性，常用於AGV的複雜環境導航和定位係統中。
5. 傳感器校準
傳感器校準是多（duō）傳感器融合技術中的一項重要工作，其目的是消除傳感器數據的誤差，提（tí）高傳感器數據的準確性。常見（jiàn）的校準方法（fǎ）包括內參校準（zhǔn）（校準傳感器內部參數，如焦距、畸變係數等）、外參校準（校準傳（chuán）感器相對於其他傳（chuán）感（gǎn）器或（huò）坐標係的位姿）以及在線校準（在係統運行（háng）過程中對傳感器數據進行校準，以補償（cháng）傳感（gǎn）器（qì）數據的漂移）。
6. 數據關聯
數據關聯是多傳感器融合技術中一個重要（yào）的步驟，其（qí）目的是將來自不同傳感器的數據匹配起來，並確定它們之間（jiān）的對應關係。常見的數據關（guān）聯方（fāng）法包括最（zuì）近鄰法（根（gēn）據（jù）傳感器數據的時空距離來確定關聯關（guān）係（xì））、卡爾曼濾（lǜ）波（利用狀態空間模型（xíng）來估（gū）計傳感器數（shù）據的（de）關聯關係）以（yǐ）及神經網絡（利用（yòng）深（shēn）度學習技術來識別傳感器數據之間的關聯關係）。
在實際應用中，通常會結合使用多種方法來處理傳感器的（de）非線性誤差（chà），以確保AGV係統的準（zhǔn）確性和可靠性。
