傳感器融合技術通過結合（hé）多個傳感器的數據，可以顯著提高AGV（Automated Guided Vehicle，自動導引車）的定位精（jīng）度。以下是具體的方（fāng）法：
1. 數據冗餘
傳感器融合技術允許AGV係統使用多個傳感器來收集相同或相關的數據。例如，激光雷（léi）達和視覺傳感器可（kě）以同時檢測AGV周圍（wéi）的環境。如果其中一個（gè）傳（chuán）感器受到幹擾或出（chū）現故障，係統仍然可（kě）以依靠其（qí）他傳感器的數據來維持正常運（yùn）行，從而提高了係統的可靠性和抗幹擾能力。
2. 互補傳感器數據
不同類型的傳感器具有不同（tóng）的工作原理（lǐ）和特（tè）性，因此它（tā）們（men）對不同類型（xíng）的幹（gàn）擾具有不同的敏感度。例如，激光雷達在強光下可能受到（dào）幹擾，而視覺傳感器在低光條件下可（kě）能表現不（bú）佳。通過傳感（gǎn）器融合，AGV係統可以結合這些傳（chuán）感（gǎn）器的數據，利用它們的優（yōu）勢來彌（mí）補彼此的不足，從而提高整體的抗幹擾能力。
3. 實時（shí）數據校準
傳感器融合技術可以實現對多個傳感器（qì）數據的實時（shí）校準。例如（rú），通過融合慣性測量單元（IMU）和輪速計的數（shù）據，可以（yǐ）更準確地估計AGV的（de）位置和姿態。如果其中一個傳（chuán）感器受到幹擾，係統可以通（tōng）過其他傳感器的數（shù）據來校準受幹擾傳感器的數據，從而減少幹擾對係統的影響。
4. 高級算法處（chù）理
傳感器（qì）融合通常涉及到複雜的算法（fǎ）處理，這些算法可以對傳感（gǎn）器數據進（jìn）行濾波、去噪和特（tè）征提取等（děng）操作。例如，卡爾（ěr）曼濾波器可以用於融合多個傳（chuán）感器（qì）的（de）數據，並對數據進行濾波處理，從而減少噪聲和幹擾的影響。
5. 環境適應性
傳（chuán）感器融合技術可以使AGV係統更（gèng）好地適應複（fù）雜多變的環境。例如，在存在電磁幹擾的環境中，通過（guò）融合不同類型的（de）傳感（gǎn）器數據，AGV係統可以選擇受幹擾較小的傳感器數據來進行導（dǎo）航和避障，從而提高係統的抗幹擾能力。
綜上所述，傳感（gǎn）器融（róng）合技術（shù）通過數據（jù）冗餘、互補傳感器數據、實時數據校準、高級算法處（chù）理和環境適應性等方麵（miàn）的優勢，幫助AGV係統提高了抗幹擾能力（lì），使其在複雜多變的環境中能夠穩定運行。
