在AGV小車係統中，選擇合適的控製算法來減（jiǎn）少非線性影響可以從以下幾個方麵考慮：
線性自抗擾控製（LADRC）
原理：LADRC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，在此基礎上設（shè）計軌跡跟蹤控製器。它能夠實時估計並（bìng）補償係統中的非線性因素（sù）和幹擾，提高係（xì）統的穩定性和跟蹤精度（dù）。
應用（yòng）場景：適用於（yú）對軌（guǐ）跡跟蹤精（jīng）度要求較高的（de）AGV小車係統，如在高精度製造（zào）、電子芯片生產等場景中，能夠有（yǒu）效減少非線性因素對AGV小（xiǎo）車運（yùn）動（dòng）軌跡的影響。
模型預測控製（MPC）
原理：MPC在每個采樣時刻求解（jiě）一個有限時域的優化問題來預測係統的未來（lái）行為（wéi）。對於AGV小（xiǎo）車係統的非線性動力學（xué）和約束條件，它通過將非（fēi）線性模型（xíng）在每個采樣時刻進行線性化，然後求解線性的（de）優化問（wèn）題，從而實現對AGV小車的軌跡跟蹤和控製。
應用場景：在存在複雜約束條件和多目標優化需（xū）求的AGV小（xiǎo）車係統中表現出色，如在物流倉庫中，AGV小車需要（yào）在滿足貨物（wù）搬運順序（xù）、時（shí）間（jiān）窗口（kǒu）等約束條件下，實現高（gāo）效的路徑規劃和運動控製。
線性二次型調節器（LQR）
原理：LQR通過選擇合適（shì）的狀態權重矩陣Q和控製輸入權重矩陣（zhèn）R，來優化係統的（de）性能指標。在AGV小車係統中，它可以通過調整Q和R矩陣的值，使係（xì）統在減少非線性影響的同時，實現良（liáng）好的穩定性和響應速度。
應（yīng）用場景：適用於對AGV小車的動（dòng）態響（xiǎng）應和穩定性有（yǒu）較高要求的場景，如在自動化生（shēng）產線上，AGV小車需要（yào）快速、準確地響應生產任務的變化，同時保持（chí）穩定的運行（háng）狀態。
深度強化學（xué）習算（suàn）法
原理：如2D-PPO算法等深度強（qiáng）化學習算（suàn）法，通過讓AGV小（xiǎo）車在模擬環境中進行大量的訓練和學習，自主地（dì）探索和優化控製（zhì）策（cè）略，以適（shì）應（yīng）係統的非線性（xìng）特性。
應用（yòng）場景：在複雜的、難以建（jiàn）立精確數學模型的AGV小車係統中具有優勢，如在具有動態障礙物、不規則工作區（qū）域的場景中，AGV小（xiǎo）車能（néng）夠通過不斷學習和適應，實現高效的（de）路（lù）徑規劃和運動控（kòng）製。
啟發式搜索算法
原理：如A*算法（fǎ）等啟發式搜索算法，通過在搜索空間中進行啟發式搜索（suǒ），快速找到從（cóng）起（qǐ）始（shǐ）點到目標點的最優或近似最優（yōu）路徑。在（zài）AGV小車係統（tǒng）中，它可以在考慮非線性（xìng）因素的基礎上，快速規劃出（chū）AGV小車（chē）的行駛路徑。
應用場景：適（shì）用於對路徑規劃實時性要求較高的AGV小車係統，如在大型物流倉庫中，AGV小車需（xū）要快速響（xiǎng）應（yīng）貨物搬運任（rèn）務，及時規劃出最（zuì）優的行駛路徑。
智能優化算法
原理：如遺傳算法、灰狼算法等智能優（yōu）化算（suàn）法，通過（guò）模擬生物進化或群（qún）體智能行為（wéi），在解空間中搜索（suǒ）最優解。在AGV小車係統中，它可（kě）以用於優（yōu）化AGV小車的控製參數、路徑規劃等問（wèn）題，以減少非線性因素對係統性（xìng）能的影響。
應用場景：在存在多目標優化、複雜約束條件的AGV小車係統中具有應用價值，如在（zài）帶AGV小車的柔性作業車間調度問題中，需要同時（shí）考慮多（duō）個目標（biāo）函數和多種約束條件，智能優化算法能夠有效地找到滿（mǎn）足要（yào）求的最優解。
