以下（xià）是一些對AGV小車係統（tǒng）非線性模型進行線性化處理的方法：
運動學（xué）模型線性化
基於（yú）阿克（kè）曼轉（zhuǎn）向理論的線性化：在無人車或（huò）AGV小車的運動學模型中，原始的非線性模型可以通過（guò）阿克曼轉向理論（lùn）進行線性（xìng）化。這種方法將（jiāng）車（chē）輛的轉向角（jiǎo）度與（yǔ）車輛（liàng）的橫向和縱向運動聯係起來，通過近似和（hé）簡化，將非線（xiàn）性的運（yùn）動學方程轉化為線性形式，以便於控（kòng）製器的設（shè）計和分析。
二自由度平（píng）麵運動模型的線性化：對（duì）於AGV小車的二自由度平麵運動模型，包括橫（héng）向運動和偏航運動，可以對輪胎進行線性化處理（lǐ），得到AGV小車的動力模型。這種線性化通常涉（shè）及到對車輛動力學的簡化，例如假設車輛的（de）速度和轉向角度變化較小，從而可以將非線性的動力（lì）學方程（chéng）近（jìn）似為線（xiàn）性方程。
控製算法中的線性化
線性自抗擾控製（LADRC）：在AGV小（xiǎo）車的軌跡跟蹤問題中，可（kě）以通（tōng）過將（jiāng）多入多出的非線性運動學（xué）係統解耦為多個單入單出的線（xiàn）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。這種方法通過對非（fēi）線性係統的（de）解耦和線性化，提高了係（xì）統的（de）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優（yōu）化問題來預測（cè）係（xì）統的未來行為。在AGV小車係統中，MPC可以用於處理非線性的動力學和約束條件，通過（guò）將非線性（xìng）模型在每個采樣時刻（kè）進行線性化（huà），然後求解線性的（de）優化問題（tí），從而實現對AGV小車的（de）軌跡（jì）跟蹤和控（kòng）製。
傳（chuán）感器融合與線性化
卡（kǎ）爾曼濾波器的應用：當AGV小車係（xì）統存在非線性特性時，卡爾曼濾波（bō）器可以用於對傳感器數據進行融合和線性化處理。通過將非線（xiàn）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（yǐ）有效地估計AGV小車的狀態，提高係統（tǒng）的魯（lǔ）棒性和（hé）精度。
多（duō）傳感器融合：AGV小車係統通常配備多種傳（chuán）感器，如激光雷達、視覺傳（chuán）感器、慣性測量單元等。通過將這些傳（chuán）感器的數據進行（háng）融合，可以提高係統對環境的感知能力和定位精度。在融合（hé）過程中，通常需要對傳感器數（shù）據（jù）進行（háng）線性化處理，以便於進行數據融合和狀態估計。
實際應用中的簡化與線性化
港口多載AGV小車調度模（mó）型：在港（gǎng）口多載AGV小車的調度（dù）問題（tí）中，通過將非線性的調度模型轉化為混合整數線性規劃（MILP）模（mó）型，可以有效地求解AGV小車的任務分配和路徑規劃問題。這種（zhǒng）方法通過對（duì）AGV的運動和任務約束進行線性化，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（lǐ）：在（zài）實際的AGV小車應用場景（jǐng）中，為了簡化模型和提高計算效率，常常需要對非（fēi）線性的環境和任務進行近（jìn）似處理。例（lì）如，在物流（liú）倉庫中，AGV小（xiǎo）車的路徑規劃可以通過將倉庫（kù）環（huán）境劃分（fèn）為多個線性區域，然後在每個區域內進行線性的路徑規劃和控製。
