EKF在AGV小車（chē）係統中的具體應用場景主要有以下幾類：
導航（háng）與定位
融合多（duō）傳感器數據：AGV小車通常配備多種傳感器，如慣（guàn）性測（cè）量單元（yuán）（IMU）、全球定位係統（GPS）、激光雷達等。EKF可以融合這些傳感器的數據，提高AGV小車的導航精度和穩定（dìng）性。例如，在室（shì）內環境中，GPS信號可能（néng）受到遮擋，EKF可以結（jié）合IMU和激光雷達的數據，實現更準確的定位。
應對非線性運動：AGV小車在運動過程（chéng）中，其運動模型往（wǎng）往是非線性的，例如轉向、加（jiā）速、減速等動作。EKF通（tōng）過線性化非線性函數，能夠處（chù）理AGV小車的非線性運動，實（shí）時估計其（qí）位置、速度（dù）和姿態等狀態。
狀態估計（jì）
運動學參數估計：EKF可（kě）以對（duì）AGV小車的（de）橫（héng）縱向位置、行駛軌跡、橫擺角、車速、加速（sù）度和橫擺角（jiǎo）速度等運動（dòng）學參數進行估計。通過對（duì）這些參（cān）數的準確估（gū）計，AGV小車可以更好地控製自身的運動，實（shí）現精確的路（lù）徑跟（gēn）蹤和避障。
係統狀態監測：EKF還可以用於監測AGV小車係統（tǒng）的其他狀態，如電（diàn）池電量、電機溫（wēn）度等。通過對這（zhè）些狀態的實時估計和監測，可以及時發現係統的異常情（qíng）況，采取相應的措施，保證AGV小車的安全運行。
地圖構建與SLAM
同時定位與地圖構建：在未知環境（jìng）中，AGV小車需要（yào）同時（shí）構建環境地圖並確定自身位（wèi）置（zhì），這（zhè）就是同步定位與地圖構建（SLAM）問題。EKF是一種常用（yòng）的（de）SLAM算法，它通過遞歸地更新AGV小車（chē）位姿（zī）和地圖的估計值，實現定位（wèi）和（hé）建圖。
地圖優化：EKF估計的地圖可能存在累積誤差，因此需要進行後端優化。可以采用（yòng）加權（quán）非線性最小二乘法（WNLLS）等方法對EKF估計的（de）地圖進行優化，以提高地圖的精度和一致性。
目標跟蹤（zōng）與避障（zhàng）
目標跟蹤（zōng）：當AGV小車需要（yào）跟蹤特定（dìng）目標時，EKF可以用於估計目標的位置和運（yùn）動狀（zhuàng）態。通過對目標（biāo）的實時跟蹤（zōng），AGV小車可以（yǐ）根據目標的位置（zhì）和運動趨（qū）勢，調整自身的（de）運動路徑，實現對（duì）目標的跟（gēn）隨或接近。
避障（zhàng）：EKF可以結合激光雷達等傳感器的數據，實時估計AGV小車周圍環境中（zhōng）的障礙物位置和運動狀態。根據這些估（gū）計值，AGV小車可以及時規劃避障路徑，避免與（yǔ）障礙物發生碰撞。
