在AGV小车系统中使用传感器融合技术时，应对传感器非线性误差的方法主要包括以下几种：
1. 卡尔曼滤波（Kalman Filter）
卡尔曼滤波是一种线性最小方差估计方法，通过对系统状态的预测和测量值的更新来估计系统的状态。在处理非线性误差时，可以使用扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF），它是卡尔曼滤波的非线性扩展，通过线性化非线性系统来进行状态估计。
2. 粒子滤波（Particle Filter）
粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的非线性滤波技术，通过一组粒子来表示系统的状态分布。它适用于非线性、非高斯系统，能够处理复杂的概率分布，常用于AGV的复杂环境导航和定位系统中。
3. 主观贝叶斯网络（Subjective Bayesian Network）
主观贝叶斯网络是一种基于贝叶斯定理的概率推理方法，通过构建网络结构来表示变量之间的依赖关系。它适用于多传感器数据融合，能够处理不确定性和不完整性，常用于AGV的高精度定位系统中。
4. 多传感器信息融合（Multi-Sensor Information Fusion）
多传感器信息融合是将多个传感器的数据进行融合，以获得更准确、更全面的信息。这种方法可以提高系统的鲁棒性和可靠性，常用于AGV的复杂环境导航和定位系统中。
5. 传感器校准
传感器校准是多传感器融合技术中的一项重要工作，其目的是消除传感器数据的误差，提高传感器数据的准确性。常见的校准方法包括内参校准（校准传感器内部参数，如焦距、畸变系数等）、外参校准（校准传感器相对于其他传感器或坐标系的位姿）以及在线校准（在系统运行过程中对传感器数据进行校准，以补偿传感器数据的漂移）。
6. 数据关联
数据关联是多传感器融合技术中一个重要的步骤，其目的是将来自不同传感器的数据匹配起来，并确定它们之间的对应关系。常见的数据关联方法包括最近邻法（根据传感器数据的时空距离来确定关联关系）、卡尔曼滤波（利用状态空间模型来估计传感器数据的关联关系）以及神经网络（利用深度学习技术来识别传感器数据之间的关联关系）。
在实际应用中，通常会结合使用多种方法来处理传感器的非线性误差，以确保AGV系统的准确性和可靠性。
