在AGV小车（Automated Guided Vehicle，自动导引车）系统中，传感器融合算法需要具备一定的适应性和鲁棒性，以应对环境的变化。以下是一些常见的方法：
1. 多传感器融合
AGV小车系统通常配备多种类型的传感器，如激光雷达、摄像头、超声波传感器、惯性测量单元（IMU）等。通过融合这些传感器的数据，可以提高系统对环境变化的适应性。例如，激光雷达可以提供精确的距离信息，摄像头可以提供视觉信息，IMU可以提供姿态和运动状态信息。融合这些数据可以使AGV小车系统在不同的环境条件下都能准确地感知周围环境。
2. 自适应滤波算法
在传感器融合中，滤波算法起着关键作用。例如，卡尔曼滤波及其扩展形式（如扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波等）可以根据系统的动态特性和噪声特性自适应地调整滤波器的参数，从而在环境变化时保持较好的滤波效果。这些算法能够实时估计系统状态，并根据新的传感器数据不断更新状态估计，以适应环境的变化。
3. 机器学习和深度学习方法
近年来，机器学习和深度学习方法在传感器融合中得到了广泛应用。例如，神经网络可以通过训练来学习传感器数据之间的复杂关系，从而实现更准确的融合。深度神经网络（如卷积神经网络、循环神经网络等）可以自动提取传感器数据的特征，并根据这些特征进行环境感知和决策。这种方法对于处理复杂多变的环境具有很大的优势。
4. 动态环境建模
为了应对环境变化，AGV小车系统需要能够实时更新环境模型。例如，通过同时定位与建图（SLAM）技术，AGV小车以在运行过程中构建和更新地图，以反映环境的变化。SLAM算法可以根据传感器数据不断调整地图的内容，从而使AGV小车系统能够在动态环境中导航。
5. 容错设计
在设计传感器融合算法时，需要考虑到传感器可能出现的故障或失效情况。通过采用冗余设计和容错算法，可以确保系统在部分传感器出现问题时仍能正常工作。例如，使用多个相同类型的传感器，并设计算法来检测和隔离故障传感器，从而提高系统的可靠性和稳定性。
综上所述，AGV小车系统中的传感器融合算法通过多传感器融合、自适应滤波、机器学习、动态环境建模和容错设计等方法来应对环境的变化，从而实现准确的环境感知和可靠的导航功能。
