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：
運動學模（mó）型線性化
基於阿克曼轉向理論的線性化：在（zài）無人車或AGV小車的運動學模型中，原（yuán）始的非線性模型可以通過阿克曼轉向理（lǐ）論進行線性化。這種方法將車輛的轉向角度與車輛的橫向和縱向（xiàng）運動聯係（xì）起來，通過近似和簡化，將非線性的（de）運動學方程轉化為線性形式，以便於控製器的設（shè）計和分析。
二自由度平麵運動模型的線性化：對於AGV小車的二自由度平麵運動模型，包括（kuò）橫向運（yùn）動和偏航運動，可以對輪胎進行線性化處理，得到AGV小車的動力模型（xíng）。這種線性化通常涉及到（dào）對（duì）車輛動力（lì）學的簡化，例如假設車輛的速度和轉向角度變化較小，從而可以將（jiāng）非線性（xìng）的（de）動力（lì）學（xué）方（fāng）程（chéng）近（jìn）似為（wéi）線性方程。
控製算法中的線性化
線性（xìng）自抗擾控（kòng）製（LADRC）：在AGV小車的軌跡跟蹤問題中，可以（yǐ）通過將多入多（duō）出（chū）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（rǎo）控製的軌跡跟蹤控製器。這（zhè）種方法通過（guò）對非線性係統的解耦和線性化，提（tí）高了係（xì）統的穩定性和跟蹤精度。
模型預測控製（MPC）：MPC算法通過在每個（gè）采樣時刻求解一個有限時域的（de）優化問題來預測係統的未來行為。在AGV小（xiǎo）車係統中，MPC可（kě）以用於處理非線（xiàn）性的動力學和約束條件，通過將（jiāng）非線性模型在每（měi）個采樣時刻進行線性化（huà），然後求解線性的優化問題，從而實現對AGV小車（chē）的軌跡跟蹤和控製。
傳感器融合與線性化
卡爾曼濾波器的應用：當AGV小車（chē）係統（tǒng）存（cún）在非線性特性時，卡爾曼濾波器可以用於對傳感器（qì）數（shù）據進行融合和線性化處理。通（tōng）過將非線性的觀測模型和運動模（mó）型進行線性化，卡爾曼濾波器可以有（yǒu）效地估計AGV小（xiǎo）車的狀態，提高係統的魯棒性和精度。
多（duō）傳（chuán）感器融合：AGV小車係統通常配（pèi）備多種傳（chuán）感器，如激光雷（léi）達（dá）、視覺傳感器、慣性測（cè）量單元等。通過將這些傳感器的（de）數據進行融合，可以提高係統對環境的感知能力和（hé）定位精度。在（zài）融合過程中，通常需要對傳感器數據進行線性化處理，以便於進行數據融合（hé）和狀態估計。
實際應用中的簡（jiǎn）化與線性化
港口多（duō）載AGV小車調度模型：在港口多載AGV小（xiǎo）車的調度問題中，通過將（jiāng）非線性的調度模型轉化為混合整數線性（xìng）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（zhè）種（zhǒng）方法通過對AGV的運動和任務約束進行（háng）線性化，提高了求解效率和（hé）係統的可（kě）擴展性。
實際場景中的近似處理：在實際的AGV小車應用場景（jǐng）中，為了簡（jiǎn）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似處理。例如，在（zài）物流倉庫中，AGV小車的路徑規劃可（kě）以通過將倉庫環境劃分為多個（gè）線性區域，然後在（zài）每個區域內進行線性的路（lù）徑規劃和控製。
