在以下幾種情況下可以簡化AGV小車係統的（de）數學模型：
運（yùn）動狀態簡（jiǎn）化
勻速直線運動：當AGV小車做勻速直線運動時，其狀態方程可以簡化為線性形式，如(x_{k + 1} = Fx_k+Bu_k + w_k)，其中(x_k)是狀（zhuàng）態向量，包括AGV小車的位置、速度、姿態等信息（xī），(F)是狀態轉（zhuǎn）移矩陣，(B)是控製矩陣，(u_k)是控製向量，(w_k)是過程噪聲。這種簡化適用於（yú）AGV小車在較長距離的直（zhí）線行駛且速度（dù）穩定的（de）情況。
忽略次要因素：在一些應用場景（jǐng）中，如果AGV小車的轉向、加速、減速等動作對整體係統影響較小（xiǎo），或者這些動作可以通過其他方式進行（háng）補償或控製，那麽可以將其運動模型簡化為線性或簡單的（de）非線性形式，忽略這些複雜的動力學因（yīn）素（sù）。
傳感器模型簡化
線性觀測方程：如果AGV小（xiǎo）車（chē）係（xì）統中使（shǐ）用的傳感器，其測量值與係（xì）統狀態之間存在近似線性的關係，那麽可以采用線性觀測方程，如(z_k = Hx_k + v_k)，其中(z_k)是（shì）傳感器測（cè）量得到的信息，(H)是觀測矩陣，(v_k)是觀測噪聲。例如，當GPS測量精（jīng）度較高且AGV小（xiǎo）車的運動範圍較小，GPS測量得到的位置信（xìn）息與AGV小（xiǎo）車的實際位置之間可以近似看作線（xiàn）性關係。
單一傳（chuán）感器（qì）主導：當AGV小車係統中某一種傳感器的測量精度和可靠性遠高（gāo）於（yú）其他傳感器，且該傳感器的測量值能夠基本反（fǎn）映AGV小車的關鍵狀態信息時（shí），可（kě）以隻考慮該（gāi）傳感器的模型，而忽略其他傳感器的（de）影響，從而簡化數學模型。
係統結構簡（jiǎn）化
單AGV小車（chē）係統：在研究單個AGV小車的運動控製和狀態估計問題時，不需要考慮AGV小車之間的相互協作和避碰等複雜情況，數學模型可以隻針對單個AGV小車的自身運動和傳感器測量（liàng）進行建模，大大簡化了模型的複雜度。
固（gù）定路（lù）徑和任（rèn）務：如果AGV小車的運行路徑（jìng）是固定的，且執行的任務也是單一和固定的，那麽（me）可以根據其固定的路徑和任務流程，對數學（xué）模（mó）型（xíng）進行簡化，例如將AGV小車的運動軌跡預先設定（dìng）為已知（zhī）的函數形式，減少模型中（zhōng）的變量和參數。
環境因（yīn）素（sù）簡化
理想環境假設：在一些理論研究和初步分（fèn）析中，可以假（jiǎ）設AGV小車運行在理想的環境中，如忽略地（dì）麵的不平坦、磁場幹擾、光線（xiàn）變化等因素對AGV小車運動和傳（chuán）感器測量的影響，從而簡化數學模型。這種假設在一定（dìng）程度（dù）上可（kě）以（yǐ）幫（bāng）助快速理解和分析AGV小車係統的基本特性和（hé）行為。
簡化環（huán）境模型：當（dāng）AGV小車運行的（de）環境具有一定的規（guī）律性和可預測性時，可以采用簡化的環境模型來描述AGV小車與環境的相互作用。例如，在（zài）室內的自動化倉庫中，AGV小車的（de）運（yùn）行環境相對簡單和規則，可以將倉庫的布局和障礙物分（fèn）布等信息簡化為數學模型中的已知參數或約束條件。
