在（zài）AGV小車（Automated Guided Vehicle，自動導引車）避免碰撞的過程中，卡爾曼濾（lǜ）波器（qì）（Kalman Filter）主要用於處（chù）理傳感器數據，以提高AGV小車對自身位置和周圍環境的感知精度，從而更好地（dì）避（bì）免碰撞。以下是其具體應用：
融合（hé）多傳感器數據（jù）
激光雷達數據處理：激光雷達能夠提供AGV小（xiǎo）車周圍環境的距離信息，但（dàn）測量（liàng）數據可能存在噪聲。卡爾曼（màn）濾波（bō）器可以對激光雷（léi）達的（de）測量（liàng）數據進行濾波處理，去除噪聲，得到更準確的距離信息，從而更精確地檢測和避開障礙物（wù）。
視覺（jiào）傳感器數據處理（lǐ）：視覺傳（chuán）感器可以獲取（qǔ）AGV小車周圍環境（jìng）的圖像信息，但圖像數據也容易受到光照、噪聲等因素的影響。卡爾（ěr）曼濾波器可以對視覺傳感器的測量數據進行處理，提高（gāo）圖像的清晰度和（hé）準確性（xìng），從而更好地識別和避開障礙物。
預（yù）測AGV小車的運動狀態
位置預測：卡爾曼濾波器可以根據AGV小車的運動模型和曆史位置信息，預測AGV小車在（zài）下一時刻的位置，從而提前規劃避障路徑，避免碰撞。
速度預（yù）測：卡爾（ěr）曼濾波器可（kě）以根據AGV小車的運動模型和曆史速度信息，預測AGV小車在下一時（shí）刻的速度，從（cóng）而提前調整AGV小（xiǎo）車的速度，避免碰撞。
優化避障（zhàng）算法
路徑規劃：在AGV小車的避障路徑（jìng）規劃中，卡爾曼濾波器可以對路（lù）徑規劃算法的輸入數據進行（háng）濾波處理（lǐ），提高路徑規劃（huá）的準（zhǔn）確性和可靠性，從而更好地避（bì）開障礙物。
避障決策（cè）：在AGV小（xiǎo）車的（de）避障決策中，卡爾曼濾波器可以對避（bì）障算法的輸入數據進行濾波處理，提高避障決（jué）策的準確性和可靠性（xìng），從（cóng）而更（gèng）好地避開障礙物。
實時監測和（hé）調整
實時監測：卡爾曼濾波器可以實時監測AGV小車的位置和運動狀態，以及周圍環境的變化，及時發現潛在的（de）碰（pèng）撞風險。
調整避障策略：當發現潛在（zài）的（de）碰撞風險時，卡爾曼濾波器可以根據實時監測的（de）數據，調整AGV小車的避障（zhàng）策略，避免碰撞。
