EKF在AGV小车系统中的优势主要有以下几点：
处理非线性问题
适用场景：AGV小车系统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。
优势：EKF通过对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，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。
融合多传感器数据
适用场景：AGV小车通常配备多种传感器，如惯性测量单元（IMU）、全球定位系统（GPS）、激光雷达等，每种传感器都有其优缺点，单一传感器难以满足高精度、高可靠性的需求。
优势：EKF可以融合这些传感器的数据，利用各个传感器的优势，弥补其不足，从而获得更准确、更可靠的AGV小车状态信息，提高AGV小车的导航精度和稳定性。例如，在室内环境中，GPS信号可能受到遮挡，EKF可以结合IMU和激光雷达的数据，实现更准确的定位。
实时性较好
适用场景：AGV小车系统需要实时处理传感器数据，以实现对车辆状态的及时估计和控制。
优势：EKF的计算相对简单，能够实时处理数据，满足AGV小车系统对实时性的要求，使得AGV小车能够及时根据传感器数据调整自身的运动状态，适应环境的变化。
应用范围广
适用场景：AGV小车系统在不同的应用场景下，其运动状态和环境条件可能会有所不同。
优势：EKF作为一种经典的非线性滤波算法，在多种AGV小车应用场景中都有广泛的应用，无论是在室内还是室外环境，无论是简单的直线运动还是复杂的曲线运动，EKF都能够发挥其作用，对AGV小车的状态进行估计和跟踪。
