卡尔曼滤波器在AGV小车系统中的鲁棒性主要体现在以下几个方面：
对噪声的处理能力
传感器噪声：AGV小车系统中常用的传感器如激光雷达、编码器等，在测量过程中会不可避免地产生噪声。卡尔曼滤波器通过对系统状态的预测和测量值的更新，能够有效地滤除传感器噪声，提高系统对AGV小车位置、速度等状态的估计精度。例如在一些实验中，采用卡尔曼滤波惯性导航的AGV小车在短距离运动过程中，其轨迹精度相比传统控制策略能提高8倍左右，很大程度上得益于卡尔曼滤波器对噪声的抑制作用，使得AGV小车的定位导航能力得到提升。
环境噪声：AGV小车运行环境中的电磁干扰、光线变化、温度变化等因素也会对传感器数据产生噪声干扰。卡尔曼滤波器基于其递推估计的特性，能够实时地根据新的测量数据和系统状态进行调整，从而在一定程度上适应环境噪声的变化，保持对系统状态的相对准确估计。
对系统模型误差的适应性
模型简化与近似：在实际应用中，为了便于计算和实现，AGV小车的运动模型往往会进行一些简化和近似处理，这可能导致模型与实际系统存在一定的误差。卡尔曼滤波器通过不断地根据测量值来修正预测值，能够在一定程度上弥补模型误差带来的影响，使得系统的状态估计更加接近真实值。
参数不确定性：AGV小车系统的一些参数，如轮子的半径、摩擦力等，可能会因为磨损、地面条件变化等因素而发生变化，从而导致系统模型的参数不确定性。卡尔曼滤波器可以通过对系统状态的实时估计和协方差矩阵的更新，来适应这些参数的变化，保持系统的稳定性和可靠性。
对外部干扰的抑制能力
动态干扰：当AGV小车在运行过程中遇到突发的外部干扰，如碰撞、振动等，会导致其运动状态发生突变。卡尔曼滤波器能够根据测量值及时地对系统状态进行更新和调整，从而快速地适应这种动态干扰，恢复对AGV小车状态的准确估计。
不确定性干扰：对于一些难以精确建模的外部干扰，卡尔曼滤波器凭借其对噪声和不确定性的处理能力，能够在一定程度上抑制这些干扰对系统状态估计的影响，使得AGV小车系统能够在复杂多变的环境中保持相对稳定的运行。
多传感器融合中的优势
数据融合与互补：AGV小车系统通常会配备多种传感器来获取不同方面的信息，如激光雷达用于检测周围环境的障碍物，编码器用于测量AGV小车的轮子转动角度以计算其位置和速度。卡尔曼滤波器可以将这些不同传感器的数据进行融合，充分利用各传感器的优势，提高系统对AGV状态和环境的感知能力，从而增强系统的鲁棒性。
容错能力：在多传感器系统中，如果某个传感器出现故障或数据异常，卡尔曼滤波器可以通过其他传感器的数据来进行状态估计，从而在一定程度上降低传感器故障对系统的影响，提高系统的容错能力和可靠性。
综上所述，卡尔曼滤波器在AGV小车系统中具有较强的鲁棒性，能够有效地处理传感器噪声、系统模型误差、外部干扰以及实现多传感器融合，从而提高AGV小车系统的定位精度、稳定性和可靠性。
