在AGV小车导航中，卡尔曼滤波器处理传感器数据非线性组合的方法主要有以下几种：
扩展卡尔曼滤波器（EKF）
原理：EKF通过泰勒级数展开将非线性系统线性化，然后利用卡尔曼滤波器进行状态估计。
步骤：
定义状态方程和观测方程：描述系统状态随时间的变化以及观测值与状态之间的关系。
预测步骤：根据上一时刻的状态估计值和系统模型，预测当前时刻的状态，并计算预测值的协方差。
更新步骤：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。
无迹卡尔曼滤波器（UKF）
原理：UKF采用无迹变换来逼近非线性函数的概率分布，避免了EKF的线性化近似，能够更好地处理非线性系统。
步骤：
选择采样点：根据系统的状态向量和协方差矩阵，选择一组采样点，这些采样点能够近似地表示系统的概率分布。
预测步骤：对每个采样点进行非线性变换，得到预测后的采样点，并计算预测后的状态向量和协方差矩阵。
更新步骤：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。
容积卡尔曼滤波器（CKF）
原理：CKF使用三阶球面径向体积规则来近似非线性变换中所需的积分运算，以避免矩阵计算过程中的失真。
步骤：
计算容积点：根据系统的状态向量和协方差矩阵，计算一组容积点，这些容积点能够近似地表示系统的概率分布。
预测步骤：对每个容积点进行非线性变换，得到预测后的容积点，并计算预测后的状态向量和协方差矩阵。
更新步骤：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。
粒子滤波器（PF）
原理：PF通过一组随机采样的粒子来近似系统的概率分布，每个粒子都代表系统的一个可能状态。
步骤：
初始化粒子：根据系统的初始状态和概率分布，生成一组初始粒子。
预测步骤：对每个粒子进行非线性变换，得到预测后的粒子，并计算预测后的状态向量和协方差矩阵。
更新步骤：根据当前时刻的观测值和观测噪声的统计特性，计算每个粒子的权重，然后根据权重对粒子进行重采样，得到一组新的粒子，这些新的粒子能够更好地表示系统的概率分布。
以上是卡尔曼滤波器处理传感器数据非线性组合的几种常见方法，在实际应用中，需要根据具体的系统模型和传感器数据特点选择合适的方法。
