以下是一些對AGV小車係統非線性模型進行線性化處理的方法：
運動（dòng）學模型線性化
基於阿克曼轉向理論的線性化：在無人車或AGV小車的運動學模型中，原始的（de）非（fēi）線性模型可以通過阿（ā）克（kè）曼轉向理論進（jìn）行線性化（huà）。這種方法將（jiāng）車輛（liàng）的轉向角度與車輛的（de）橫向和縱向運動聯係起來，通過（guò）近似和簡化，將非線性的運動學方程轉化（huà）為（wéi）線性形式，以便於控製器的設（shè）計（jì）和分析。
二自由度平麵運動模型的線性化：對於AGV小車的（de）二自由度平麵運動模型，包（bāo）括橫向運動和（hé）偏（piān）航運動，可以（yǐ）對輪胎進行線性化處理，得到AGV小車的動力模型。這種線性化通常涉及到對車輛（liàng）動力（lì）學的簡化，例如假設車輛的速度和（hé）轉向角度變化較小，從而可以將非線性的（de）動力學方程（chéng）近似為線（xiàn）性方程。
控製算法中的（de）線性化
線性自抗擾控製（LADRC）：在AGV小車的軌跡跟蹤問題中，可以通過將多入多出的非線性運動學係統解耦為多個單入單出的線性係統，然後設計基於線性自抗擾控製的（de）軌跡（jì）跟（gēn）蹤控製器。這種方法通過對非線性係統的解耦和線性化，提高了係統的穩定（dìng）性和跟蹤精度。
模型預測控製（zhì）（MPC）：MPC算法（fǎ）通過在每個采樣時（shí）刻求解一（yī）個有限時域（yù）的優（yōu）化問題來預測係統的未來行為。在AGV小車（chē）係統中，MPC可以用於處理非線性的動力學和約束（shù）條件，通過將非線性模型（xíng）在每個采樣時刻進行線性化，然後求解線性的優（yōu）化問題，從而實現對AGV小車的軌跡跟蹤和控製。
傳感器融合與線性化（huà）
卡爾曼濾波器的應用：當AGV小車係統存在非線性特性時，卡爾曼濾波（bō）器可（kě）以用於對（duì）傳感（gǎn）器數據進行融合（hé）和線性化處理。通過將非線性的觀測模型和運動模型進行線性化，卡（kǎ）爾曼濾波器可以有效（xiào）地估計AGV小車的狀態，提高係統的魯棒性和精度。
多傳感器融合：AGV小車係統通常配備多種傳感器，如激光雷達、視覺傳感器、慣性測量單（dān）元等。通過將這些傳感器的數（shù）據（jù）進行融合，可（kě）以提高係統對（duì）環境的感知能力和定位精（jīng）度。在融合過程中，通常需要對傳感器數據進行線性化處理，以便於進行（háng）數據融合和狀態估計。
實際應用中的簡化與線性化（huà）
港（gǎng）口多載AGV小車（chē）調度模型：在港口（kǒu）多（duō）載AGV小車的（de）調度問題中，通過將非線（xiàn）性的（de）調（diào）度模型轉化為（wéi）混合整數（shù）線（xiàn）性規劃（MILP）模型，可以有效地求解AGV小車的任務分配和路徑規劃問題。這種方法通（tōng）過對AGV的運動和任務約束進行線性（xìng）化，提高了求解效率和係統的可擴展性。
實際場景中的近似處理：在實際的AGV小車應用場景中，為了簡化模型和提高計算效率，常常需要（yào）對非線性的環境和任務進行近（jìn）似處理。例如，在物流倉庫中，AGV小車的路徑規劃（huá）可以通過將倉庫環境劃分為（wéi）多個線性區域，然後在每個區域內進行線性的路徑規劃和控（kòng）製（zhì）。
