EKF在AGV小車係統中的優勢主要有以下幾點：
處理非線性問題
適用場景：AGV小車係統的運動方（fāng）程和觀測方程（chéng）往往是非線性的，例如車輛的轉向、加速、減速等動作會導致運（yùn）動狀態（tài）的（de）非線性變化，傳感（gǎn）器的測量模型也可能存在非線性關係。
優勢：EKF通過對非線（xiàn）性函數在（zài）估計（jì）值附近進行泰勒級數展開，並忽（hū）略二階及以上的高階項（xiàng），從而將非線性問題（tí）近（jìn）似為線性問題，能（néng）夠在一定程度上處理非線性問題，在非線（xiàn）性（xìng）程（chéng）度不是特別高的情況下，相比KF能夠得（dé）到（dào）更準確的狀態估計。
融合多傳感器數據
適用場景：AGV小車通常配備多（duō）種傳感器，如慣性測量（liàng）單（dān）元（IMU）、全球定位係統（GPS）、激光雷達等，每種傳感器都有其優缺點，單一傳感（gǎn）器難以滿足高精度、高可靠性的需求。
優勢：EKF可以融合（hé）這些傳感器的數據，利用各個傳感器的優勢，彌補其不足，從而獲（huò）得更準確、更可靠的AGV小車狀（zhuàng）態信息，提高AGV小（xiǎo）車的導航精度和穩定性。例如，在室（shì）內環境（jìng）中，GPS信號可能受到遮擋，EKF可以結合IMU和激（jī）光雷達的數據，實現更準確的定位。
實時性較好
適用場景：AGV小車係統需要實時處理（lǐ）傳感器數據，以實現對車輛（liàng）狀態的及時估計和控製。
優勢：EKF的計算（suàn）相對（duì）簡單，能夠實時處理數據，滿足AGV小車係統對實時性的要（yào）求，使得AGV小車能夠及時根據傳感（gǎn）器（qì）數據調整自身的運動狀態，適應環境的變化。
應用範圍廣
適用場景：AGV小車係統（tǒng）在不同的應用場景下（xià），其運動狀態（tài）和環境條件（jiàn）可能會有所不同（tóng）。
優勢（shì）：EKF作為一種經典的非線性濾波算法，在多種AGV小車應用場景中都有廣泛的應用，無論是在室內還是室外環境，無論是簡（jiǎn）單的直線運動還是複雜的曲線（xiàn）運動，EKF都能夠發（fā）揮其（qí）作用，對AGV小車（chē）的狀態進行估計和（hé）跟（gēn）蹤。
