在AGV小车导航中，卡尔曼滤波器通过以下方式处理传感器数据的冲突：
数据融合
构建系统状态方程和观测方程：卡尔曼滤波器会根据AGV小车的运动模型和传感器的特性，构建系统状态方程和观测方程。例如，将AGV小车的位置、速度、姿态等作为系统状态，将激光雷达、编码器、惯性测量单元（IMU）等传感器的测量值作为观测值。通过这些方程，卡尔曼滤波器可以将不同传感器的数据融合在一起，得到一个更准确的系统状态估计。
加权融合：卡尔曼滤波器会根据传感器的噪声特性和测量精度，为不同传感器的数据分配不同的权重。在融合过程中，测量精度高、噪声小的传感器数据会被赋予较大的权重，而测量精度低、噪声大的传感器数据则会被赋予较小的权重。这样可以在一定程度上减少传感器数据冲突对导航精度的影响。
误差估计与校正
预测与更新：卡尔曼滤波器通过预测和更新两个步骤来处理传感器数据。在预测阶段，根据上一时刻的系统状态估计值和系统模型，预测当前时刻的系统状态，并计算预测值的协方差。在更新阶段，根据当前时刻的观测值和观测噪声的统计特性，计算卡尔曼增益，然后利用卡尔曼增益将预测值和观测值进行加权融合，得到当前时刻系统状态的最优估计值，并更新协方差。通过不断地预测和更新，可以及时发现和校正传感器数据中的误差，避免误差的积累和发散。
噪声模型：卡尔曼滤波器会考虑传感器的噪声特性，建立相应的噪声模型。例如，对于激光雷达，可能存在测量噪声、反射噪声等；对于IMU，可能存在加速度计噪声、陀螺仪噪声等。通过合理的噪声模型，可以更好地估计传感器数据的不确定性，从而更准确地处理传感器数据的冲突。
异常检测与处理
残差分析：卡尔曼滤波器会计算观测值与预测值之间的残差，通过分析残差的大小和变化趋势，可以判断传感器数据是否存在异常。如果残差超出了一定的阈值，可能表示传感器数据存在冲突或传感器本身出现故障。
故障检测与隔离：当检测到传感器数据异常时，卡尔曼滤波器可以采取相应的措施，如标记异常数据、降低异常传感器数据的权重，甚至在严重情况下暂时忽略异常传感器的数据，以避免异常数据对导航结果的影响。同时，还可以通过其他传感器的数据来进行补充和校正，以保证AGV小车导航的稳定性和可靠性。
动态调整
自适应滤波：卡尔曼滤波器可以根据传感器数据的变化情况，动态调整滤波器的参数，如过程噪声协方差矩阵和观测噪声协方差矩阵。当传感器数据的波动较大或出现冲突时，可以适当增大过程噪声协方差矩阵，以提高滤波器的适应性和鲁棒性；当传感器数据比较稳定时，可以适当减小观测噪声协方差矩阵，以提高滤波器的精度。
模型更新：随着AGV小车的运动和环境的变化，传感器的特性和误差模型可能会发生变化。卡尔曼滤波器可以根据新的传感器数据和系统状态，不断更新系统状态方程和观测方程，以适应这些变化，从而更好地处理传感器数据的冲突。
