卡爾曼濾波器在實（shí）際（jì）AGV小車係統中的局限性主要有以下幾點：
線（xiàn）性高斯（sī）係統假設
卡爾曼濾波器（qì）建立在線性高斯係統假設基礎上，即（jí）初始置信度、控製過程（chéng）（狀態轉移）和觀測過程都服從正態分布。然而，實際的（de）AGV小車係統往往是非線性的，例如AGV小車的運動模型可能受到複雜的動（dòng）力學、摩擦力、負載變化等非線性因素影響，導致經過狀態轉移（yí）或觀測後得到（dào）的狀態量並不（bú）符合高斯分布。在這種情況下，直接（jiē）使用卡爾曼濾（lǜ）波器可能會（huì）導致（zhì）估計結果不準（zhǔn）確。
對模型參（cān）數的敏感性
卡（kǎ）爾曼濾波器的性能依賴於準確的係統模型（xíng）參（cān）數，包括狀（zhuàng）態轉移矩（jǔ）陣、觀測矩陣、過程噪（zào）聲（shēng）協（xié）方差矩陣和測（cè）量噪聲（shēng）協方差（chà）矩陣等。在實際AGV小車（chē）係統（tǒng）中，這些參數（shù）可能會受到（dào）多種（zhǒng）因素的影響，如傳（chuán）感器的精度、環境的變化、AGV小車自身的磨損（sǔn）等，導致參數不（bú）準（zhǔn）確。如果模型參數與實際係（xì）統不匹配，卡爾曼濾波器的估計效（xiào）果會顯著（zhe）下降，甚至可（kě）能出（chū）現濾（lǜ）波發散（sàn）的情況。
計算資源需求
卡爾曼濾波（bō）器的計算過程相對複雜，需要進行矩陣運算，包括狀態預測、協方差預測、卡爾曼增益計算、狀態更新和協方差更新等步驟（zhòu）。在實際AGV小車係統中，尤其是在高采（cǎi）樣率或係統狀態維度較（jiào）高的情況下，卡爾曼濾波器的計（jì）算（suàn）量可能（néng）會較大，對AGV小車的計算資（zī）源提出較高要求。如果AGV小車（chē）的計算能（néng）力有限，可能無法實時運（yùn）行卡爾曼濾（lǜ）波（bō）器，從而影響係（xì）統的實時性（xìng）和性能。
對初始狀態的依賴
卡（kǎ）爾曼濾波器的估計結果對初始狀態的估計值較為敏感。如果初始狀態估（gū）計（jì）不準確，濾波器可能需（xū）要較長的時間才（cái）能收斂到正確的狀態估計值，甚至可能（néng）無法收斂。在實際AGV小車（chē）係統中，準確獲取初始狀態可能存在一定（dìng）困難，例如在AGV小車啟動時，傳感器可能存在初始化誤差或（huò）不確定性，這（zhè）會影響卡爾曼濾波器的初始狀態（tài）估（gū）計，進而影（yǐng）響後續的狀（zhuàng）態估計精度（dù）。
噪聲特性假設
卡爾曼濾波器假設係統噪聲和測量噪聲是高斯白噪聲，且其（qí）統計特性已知。然而，在實際AGV小車係統中，噪聲的分（fèn）布可能並（bìng）非嚴格的高（gāo）斯（sī）分布（bù），而且噪聲的統計（jì）特性（xìng）可能會隨時間、環境等因素（sù）發生變化。如果（guǒ）噪聲特（tè）性與（yǔ）假（jiǎ）設不符，卡爾曼濾波器的性能會受到影響，無（wú）法得到最優的狀（zhuàng）態估計。
綜上所述，卡爾曼濾波器在實（shí）際AGV小車係統中存在一定的局限性，主要包括線（xiàn）性高斯係統假設、對模型參數的敏感性、計算資源需求、對初始（shǐ）狀態的依賴以及噪（zào）聲（shēng）特性假設等方麵。在實際應用中（zhōng），需要根據AGV小車係統的具體特點和要求，對卡爾曼濾波器進行適當的改（gǎi）進和優化，以提高其在非線性、非高（gāo）斯等複雜情況下的性能。
