卡爾曼濾波器在實際AGV小車係（xì）統中的局限性主要有以下幾點：
線（xiàn）性高斯係統假設
卡爾曼濾波器（qì）建立在線（xiàn）性高斯係統假設基礎上，即初始置信度、控製過程（狀態轉移）和觀（guān）測過程（chéng）都服（fú）從正態分布。然而，實（shí）際的AGV小車係統往往是非線性的，例（lì）如AGV小車的運動模型可能受到複雜的（de）動力學、摩擦力（lì）、負載（zǎi）變化等非線性因素影響，導（dǎo）致經過狀態（tài）轉移或觀測（cè）後得到的狀態量並不符合高斯分布。在這種情況下，直接使用卡爾曼濾波器可能（néng）會（huì）導致估計結果不準確。
對模型參數的敏感（gǎn）性
卡爾曼濾波器的性能依賴於準確的係統模型參數，包括狀態轉移矩陣、觀測矩陣、過程噪聲協方差矩陣和測量（liàng）噪聲協方差矩陣等。在實際AGV小車係統中，這些參數可能會受到多種因（yīn）素的（de）影響，如傳感器的精度、環境的變化、AGV小車自身的磨損等，導致參數不準確。如果模型（xíng）參數與實（shí）際係統不匹配，卡爾曼濾波器的（de）估計（jì）效果會顯著下降，甚（shèn）至可能出現濾（lǜ）波發散的情況。
計算資源需求
卡爾曼濾波器的（de）計算過程（chéng）相對複（fù）雜，需要進行矩陣運算，包括狀態預測、協方差預測、卡（kǎ）爾曼增益計算、狀態更新和（hé）協方（fāng）差更新等步驟。在實際（jì）AGV小車係統中（zhōng），尤其是（shì）在（zài）高采樣率或係統狀態維度（dù）較高的（de）情況下，卡爾曼濾波（bō）器的計算量可能會較大，對（duì）AGV小（xiǎo）車的計算資源提出（chū）較高要求。如果AGV小車的計算（suàn）能力有（yǒu）限，可（kě）能無法實時運行卡爾（ěr）曼濾波器，從而影響係統的實時性和性能。
對初始狀態的依賴
卡爾曼濾波器的（de）估計結（jié）果（guǒ）對初始狀態的估計值較為敏感。如果初始狀（zhuàng）態估計不準確，濾波器可能需要較長的（de）時間才能收斂（liǎn）到正確的狀態估計值，甚至可能無（wú）法（fǎ）收斂。在實際AGV小車係統中，準（zhǔn）確獲取初始狀態可能存在一（yī）定困難，例如在AGV小（xiǎo）車啟動（dòng）時，傳感（gǎn）器可能存在初（chū）始化誤差或不確定性，這會影（yǐng）響卡爾曼濾波器的初始狀態估計，進（jìn）而影響（xiǎng）後續的狀態（tài）估計精度（dù）。
噪聲特性（xìng）假設
卡爾曼（màn）濾波器假設係統噪聲（shēng）和（hé）測量噪聲是高斯白噪聲，且其統計特性已（yǐ）知（zhī）。然而，在實際AGV小車係統中，噪聲的分布可能並非嚴格的高斯分布（bù），而且噪聲的統計特性可能會隨時間、環（huán）境等因素發生變（biàn）化（huà）。如果噪聲特性與假設不符，卡爾曼濾波器的性能會受到（dào）影響，無法得到最優的狀（zhuàng）態估計。
綜上所述，卡爾（ěr）曼濾（lǜ）波器在實際AGV小車係統中存在（zài）一定的局限性，主（zhǔ）要包括（kuò）線性高（gāo）斯係統假設、對模型參數（shù）的敏感性（xìng）、計（jì）算資源需求、對初始狀態的依賴以（yǐ）及噪聲特性（xìng）假設等方麵。在實際應用中，需要根據AGV小車係統的具體（tǐ）特點（diǎn）和要求，對卡爾曼濾波器進行適當的改進和優化，以提高其在非（fēi）線性、非高斯等（děng）複雜情況下的性能。
