以下是一些減少AGV小車係統非線性影響的方法：
傳（chuán）感器與感知技術
多傳感（gǎn）器融合：采用多種傳感器，如激光雷達、視覺傳感器、超聲波傳感器等，並進行數據融合，以提高對環境和AGV小車狀態的感知精度，減少因單一傳感器的非線（xiàn）性特（tè）性導致的誤差。
傳感器標定與校準（zhǔn）：定（dìng）期對（duì）傳感（gǎn）器進行標定和校準，以確保其測量（liàng）的準確性和線性度，減少（shǎo）傳感器非線性帶來的影響。
控製算法與策略
線性化控（kòng）製算法：采用精確（què）線（xiàn）性化控製、反演（yǎn）控（kòng）製等方法，將非線性（xìng）係統近（jìn）似為線性係統進行控製，以簡化控製算法和提高（gāo）控製性能。
自適應控製算法：設計自適應控製算法，根據係統的運行狀態和環境（jìng）變化，自動調整控製參（cān）數，以適應非線性特性的變化。
智能控製算法：如模糊控製、神經網絡控製等，通（tōng）過對非線性係統的建模和優（yōu）化，實現對AGV小車係統的（de）高精度控製。
係統建模（mó）與優化
簡化（huà）係統模型：在滿足控製精度要求的前提下，對AGV小車（chē）係統進行合理簡化，忽略次要（yào）的（de）非（fēi）線性因素，建立較（jiào）為簡單的線性或近似線性（xìng）的數學模型。
模型（xíng）參數辨識與（yǔ）優化：通過（guò）實驗和數據分析，對（duì）係統模型的參（cān）數進行辨識和優化，以提高模型的準確性和可靠（kào）性。
路徑規劃（huá）與調（diào）度
優化路徑規劃算法：采用先進的路徑規劃算（suàn）法，如A*算法、Dijkstra算法等（děng），考慮AGV小車的（de）運動學和動（dòng）力學約束，生成平滑的行駛路徑，減少因路徑突變導致的非線性影響。
合理調度策略（luè）：製定合（hé）理的AGV小車調度策略，避免（miǎn）AGV小車之（zhī）間的碰撞和幹擾，提高（gāo）係統的運行效率和穩定性。
機械結（jié）構與傳動設計
優化機械結（jié）構：設計合理的AGV小車機械結（jié）構，減（jiǎn）少（shǎo）機械部件之間的摩擦（cā）和間隙等（děng）非線性因素的影響。
高（gāo）精度（dù）傳動係統：采用高精度（dù）的傳動裝置，如精密齒輪、滾珠絲杠（gàng）等，提高傳動的精度和線性度。
