在（zài）AGV小（xiǎo）車係統中，選擇合適的控製算法來（lái）減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（yuán）理：LADRC通過將（jiāng）多入多（duō）出的非線性運動學係統（tǒng）解耦為多個單入單出的線性係統，在此基（jī）礎上設計軌跡跟（gēn）蹤控製器。它能夠（gòu）實時估計並（bìng）補償係統中的非線性因素和幹擾，提高係統的穩定性和跟蹤精度。
應用場景：適用於對軌跡跟蹤（zōng）精度要（yào）求較高的AGV小車係統，如（rú）在高精度製造、電子芯片生產等場景中，能（néng）夠有效減少非線（xiàn）性因素對AGV小車運動軌（guǐ）跡的影響。
模型預測（cè）控製（MPC）
原理：MPC在每個采（cǎi）樣時（shí）刻求解一個有（yǒu）限時域的優化（huà）問題來預測係統的未來行為。對於AGV小車係統的（de）非線（xiàn）性動力學（xué）和（hé）約束條件，它通過將非（fēi）線性模型在每個采樣時刻進行線（xiàn）性（xìng）化，然後求解線性的優化問題，從（cóng）而實現對AGV小（xiǎo）車的軌跡跟蹤（zōng）和（hé）控製。
應用場景：在存在複雜約束條件和多目標優化（huà）需求的AGV小車係統中（zhōng）表現出色，如在物流倉（cāng）庫中，AGV小車需要在滿足貨物搬運順序、時間（jiān）窗口等約束條件下，實現高效的（de）路徑規劃和運動控製。
線性二次型（xíng）調（diào）節器（LQR）
原理：LQR通過選擇合適的狀態權重矩陣Q和控製輸入權重矩陣R，來優化係統的性能指標。在AGV小車係統中，它可以通過（guò）調整Q和R矩陣的（de）值，使係統（tǒng）在減少非線性影響的同時，實現（xiàn）良好的穩定性和響應速度。
應用場景：適用於對AGV小車的動態響應和穩定性有較高要求的場景，如在自動化生（shēng）產線上，AGV小車需要快速、準確地（dì）響應生產任務的變化，同時保持穩定的運（yùn）行（háng）狀態（tài）。
深度強化學習（xí）算法
原理（lǐ）：如2D-PPO算法等（děng）深度強化學習算法，通過讓AGV小車在模擬環境中進行大量（liàng）的訓練和學習，自（zì）主地探索和優化（huà）控製策略，以適應係統的非線性特性。
應用場景：在（zài）複雜的、難以建（jiàn）立精確（què）數學（xué）模型的AGV小車係統中具（jù）有優勢，如在具（jù）有動態障礙物、不規則工作區域的（de）場景中，AGV小車能夠通過不（bú）斷（duàn）學習和適應，實現高效（xiào）的路徑規劃和運動控製（zhì）。
啟發式搜（sōu）索算法
原理：如A*算法等啟發式搜索算法，通過在搜索空間中進行啟（qǐ）發式搜索，快速找到從起始點到目標點的最優或近似最優路徑。在（zài）AGV小車係統中，它可以在考慮非線性因（yīn）素的基礎上，快速規劃出AGV小車的行駛路徑。
應用場景：適用（yòng）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小車需要快速（sù）響（xiǎng）應貨物搬運任務，及時規劃出最優（yōu）的（de）行駛路徑。
智能優化（huà）算法
原理：如遺傳算法、灰狼（láng）算法等智能優化算法（fǎ），通過模擬生物進（jìn）化或群體智能行為，在（zài）解空間（jiān）中搜索最（zuì）優解。在AGV小車係統中，它可以用於優化（huà）AGV小（xiǎo）車的控製參數、路徑規劃等問題，以減少非線性因（yīn）素對係統性能的影響。
應用場景：在存在多目（mù）標（biāo）優化、複雜約束條（tiáo）件的AGV小車係統中（zhōng）具有應用價值，如在帶AGV小車的柔性（xìng）作業車間調度問題中，需（xū）要同時（shí）考慮多個目標（biāo）函數和多種約束條件，智能優化算法能夠有效地找（zhǎo）到滿足要求的最優解。
