在AGV小车导航中，测试卡尔曼滤波器对传感器故障的容错能力可以从以下几个方面入手：
仿真测试
传感器故障模拟：在仿真环境中，模拟不同类型的传感器故障，如测量值偏差、噪声增大、数据丢失等，观察卡尔曼滤波器在这些故障情况下的状态估计和导航精度。
对比分析：将故障情况下的导航结果与无故障时的结果进行对比，评估卡尔曼滤波器对传感器故障的容错能力。
实验测试
硬件在环测试：搭建硬件在环测试平台，将AGV小车的传感器、控制器等硬件与仿真环境相结合，在真实硬件上模拟传感器故障，测试卡尔曼滤波器的容错能力。
实际场景测试：在实际的AGV小车导航场景中，人为制造传感器故障，观察卡尔曼滤波器的表现，评估其容错能力。
数据分析
残差分析：卡尔曼滤波器的残差是观测值和预测值之间的差值，当传感器发生故障时，残差序列会发生明显变化。通过对残差序列进行分析，如计算残差的均值、方差和自相关系数等统计量，设置故障阈值，当统计量超过阈值时，则认为传感器发生故障。
状态估计分析：分析卡尔曼滤波器在传感器故障情况下的状态估计结果，评估其对故障的容错能力。
容错性能指标
故障检测率：指卡尔曼滤波器能够正确检测到传感器故障的概率。
故障隔离率：指卡尔曼滤波器能够准确隔离出故障传感器的概率。
导航精度保持率：指在传感器故障情况下，卡尔曼滤波器能够保持的导航精度与无故障时导航精度的比值。
综合评估
多传感器融合评估：在多传感器融合的AGV小车导航系统中，评估卡尔曼滤波器在不同传感器故障组合下的容错能力。
不同场景评估：在不同的导航场景下，如直线行驶、转弯、避障等，评估卡尔曼滤波器的容错能力。
