在AGV小车系统中，扩展卡尔曼滤波器（EKF）和标准卡尔曼滤波器（KF）的区别主要体现在以下几个方面：
适用系统
KF：主要处理线性系统，即系统的状态转移方程和观测方程都可以用线性关系来描述。例如在一些简单的AGV小车导航场景中，车辆的运动可以近似为匀速直线运动，传感器的观测值（如位置、速度等）与系统状态之间也存在线性关系，此时KF能够有效地对系统状态进行最优估计。
EKF：适用于非线性系统的状态估计。在AGV小车系统中，车辆的运动方程和观测方程往往是非线性的，例如车辆的转向、加速、减速等动作会导致运动状态的非线性变化，传感器的测量模型也可能存在非线性关系，这时候就需要使用EKF来处理。
原理
KF：以最小均方误差为估计的最佳准则，通过信号与噪声的状态空间模型，利用前一时刻的估计值和现时刻的观测值来更新对状态变量的估计，从而求得现时刻的最优估计值。其基本思想可以概括为预测和更新两个步骤。预测阶段根据前一个状态预测下一个状态，包括位置和相应的协方差矩阵。更新阶段则通过观测数据对预测结果进行修正，得到最终的状态估计。
EKF：是KF的扩展形式，其基本原理是将非线性函数在估计值附近进行泰勒级数展开，并忽略二阶及以上的高阶项，从而将非线性问题近似为线性问题。然后，利用KF的框架进行状态估计，也包括预测和更新两个步骤。在预测步骤中，根据上一时刻的状态估计值和控制输入，预测当前时刻的状态值；在更新步骤中，根据当前时刻的观测值和预测值，计算卡尔曼增益，并更新状态估计值。
精度
KF：在处理线性系统时，能够得到较为精确的状态估计。但对于非线性系统，由于其假设系统是线性的，当系统存在非线性特性时，直接使用KF可能会导致较大的估计误差，甚至无法准确估计系统状态。
EKF：通过对非线性系统进行线性化近似，能够在一定程度上处理非线性问题，在非线性程度不是特别高的情况下，相比KF能够得到更准确的状态估计。但由于其线性化过程会引入一定的误差，当系统的非线性程度较高时，线性化误差可能会累积，导致估计精度下降。
计算量
KF：算法相对简单，计算量较小，比较容易满足实时计算的要求，适合在对实时性要求较高且计算资源有限的AGV小车系统中应用。
EKF：需要对非线性函数进行泰勒级数展开和求导等操作，计算过程相对复杂，计算量比KF大。在一些对实时性要求较高的AGV小车系统中，可能需要对算法进行优化，以减少计算量，满足实时性要求。
应用场景
KF：适用于线性度较好，或者对精度要求不高的AGV小车系统。例如在一些简单的、运动较为平稳的AGV小车导航场景中，KF可以满足基本的状态估计需求。
EKF：更适合非线性程度较高，对精度要求较高的AGV小车系统。例如在复杂的AGV小车运动场景中，车辆需要频繁转向、加速、减速，或者在存在复杂环境干扰的情况下，EKF能够更好地处理非线性问题，提供更准确的状态估计，从而提高AGV小车的导航精度和稳定性。
