以下是一些減少AGV小車係統非（fēi）線性影響的方法：
傳感（gǎn）器與（yǔ）感知技術
多傳感器融（róng）合：采用多（duō）種傳感器，如激光雷達、視覺傳感（gǎn）器、超聲（shēng）波傳感器等，並進行數據融（róng）合，以提高對環境和AGV小車狀態的感知精度，減少因單一傳感器（qì）的非線性特性導致的誤差。
傳感（gǎn）器標定與校準：定期對傳（chuán）感器進行標（biāo）定和（hé）校準，以確（què）保其測量的準確（què）性和線性度，減少傳感器非線性（xìng）帶來的影響。
控製算法（fǎ）與策略
線性化控製算法：采用精（jīng）確線性化控製、反演控製等方法，將非線性係統近似為線性係統進行控製，以簡化控製算法和提高控製性（xìng）能。
自適應控製算法：設計自適應控製算法，根據係（xì）統（tǒng）的運行狀態和環境變化（huà），自動調整控製參（cān）數，以適應非線性特性的變化。
智能控製（zhì）算法：如模糊控製、神（shén）經（jīng）網絡控製（zhì）等，通過對非線性係統的建（jiàn）模和優化，實現對AGV小車係（xì）統的高（gāo）精（jīng）度控製（zhì）。
係統建模與優化
簡化係（xì）統模型：在滿（mǎn）足控製精度（dù）要求的前提（tí）下，對AGV小車係統進行合理簡化，忽略次要的非（fēi）線性因素，建立（lì）較為簡單的線性或近似線性的數學模（mó）型。
模型參數辨（biàn）識與優化：通過實驗和（hé）數據分析，對係統模型的參數進行辨識和優（yōu）化，以提高模型的準確性和可靠（kào）性。
路徑規劃與調度
優化路徑規劃算法：采用先（xiān）進的路徑規劃算法，如A*算法（fǎ）、Dijkstra算（suàn）法等，考慮AGV小車的運動學和動力學約束，生（shēng）成平滑的行駛路徑，減少因路徑（jìng）突變導致（zhì）的（de）非線性影響。
合理調（diào）度策略：製定（dìng）合理的AGV小車調度策（cè）略，避免AGV小車之間的碰撞和幹擾，提高係統的運行效率和穩定性。
機械結構與傳動設計
優化機械結構：設計合理的AGV小車機械（xiè）結構，減少機械部件（jiàn）之間的摩擦和間（jiān）隙等非線性因素的影響。
高精度傳動（dòng）係（xì）統：采用高（gāo）精度的傳動裝（zhuāng）置（zhì），如精密齒輪、滾珠絲（sī）杠等，提高傳動（dòng）的精度和線性度。
