以下是一些對AGV小車係統非線性模型進行線性化處理的（de）方法：
運動學模型線性化
基於阿克（kè）曼轉向理（lǐ）論的線性化：在無人車或AGV小車的運動學模型中，原始的非線性模（mó）型可以通過（guò）阿（ā）克曼轉向理論進行線性化。這種方法將車輛（liàng）的轉向角度與車輛的橫向和縱向運動聯係起來，通過近似和簡化，將非線性的（de）運動學方程轉化為線（xiàn）性形式，以便於（yú）控製器的設（shè）計和分析。
二自由度平麵運動模（mó）型的線性（xìng）化：對（duì）於AGV小車的二自由度平麵運動模型，包括橫向運動和偏航運（yùn）動，可以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動力學的簡化，例如假（jiǎ）設車輛的速度和（hé）轉向角度（dù）變化較小，從而可以（yǐ）將非線性的動（dòng）力學方程近似（sì）為線性方程。
控製算法中的線（xiàn）性化
線性自抗擾控製（LADRC）：在AGV小車的軌跡跟（gēn）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（dān）入單出的線性係統，然後設計（jì）基於線性自抗擾控製的軌跡跟蹤控製器。這種（zhǒng）方法通過對非（fēi）線性係統的解耦和線性化，提高了係（xì）統（tǒng）的穩定（dìng）性和跟蹤精度。
模型預測控製（MPC）：MPC算法通過（guò）在每個采樣時刻求解一個有限時域的優化問題來（lái）預測係統的未來行為（wéi）。在AGV小車係統（tǒng）中，MPC可以用於處理非線性的動力學和約束條件，通過將非（fēi）線性模（mó）型在（zài）每個采樣（yàng）時刻進行線性化，然後求解線性的優化（huà）問題（tí），從而實現對AGV小車的軌跡跟（gēn）蹤和控製。
傳感器融合與線性化
卡爾曼濾波（bō）器的應（yīng）用：當AGV小車係統存（cún）在非線性（xìng）特（tè）性時，卡爾（ěr）曼濾波器可以用（yòng）於對傳感器數據（jù）進行融合和線（xiàn）性化（huà）處理。通過將非線性的觀測模型和運動模型進行線性（xìng）化，卡爾曼濾波器可以有效（xiào）地（dì）估計AGV小車的狀態，提高係（xì）統（tǒng）的魯棒性和精度。
多傳感器融合：AGV小（xiǎo）車係統通常配（pèi）備多種傳感器，如激光雷達、視覺傳感器、慣性測（cè）量單元（yuán）等。通過將這些傳感器的數據進行融合，可以提（tí）高係統對環境的感知能力和（hé）定位精度。在融合過程中，通常（cháng）需要對傳感器數據進行線性（xìng）化處理，以便於（yú）進行數據融合和狀態估（gū）計。
實際應用中的簡化與線性化
港口多載AGV小車調度模型：在港口多載AGV小車的調度問題（tí）中，通（tōng）過將非線性的調度模型轉化為混合整數線性規劃（MILP）模型，可以有效地求（qiú）解AGV小車的（de）任務分配和路徑規劃問題。這種方法通過對AGV的運動和（hé）任務（wù）約束進行線性化，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（xū）要對非線性的環境和任務進行近似處理。例如，在物流倉（cāng）庫中，AGV小車的路徑規劃可以通（tōng）過將（jiāng）倉庫環境（jìng）劃（huá）分（fèn）為多個線性（xìng）區域，然後在每個區域內進行線性的（de）路徑規劃和控製。
