卡尔曼滤波器在实际AGV小车系统中的局限性主要有以下几点：
线性高斯系统假设
卡尔曼滤波器建立在线性高斯系统假设基础上，即初始置信度、控制过程（状态转移）和观测过程都服从正态分布。然而，实际的AGV小车系统往往是非线性的，例如AGV小车的运动模型可能受到复杂的动力学、摩擦力、负载变化等非线性因素影响，导致经过状态转移或观测后得到的状态量并不符合高斯分布。在这种情况下，直接使用卡尔曼滤波器可能会导致估计结果不准确。
对模型参数的敏感性
卡尔曼滤波器的性能依赖于准确的系统模型参数，包括状态转移矩阵、观测矩阵、过程噪声协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵等。在实际AGV小车系统中，这些参数可能会受到多种因素的影响，如传感器的精度、环境的变化、AGV小车自身的磨损等，导致参数不准确。如果模型参数与实际系统不匹配，卡尔曼滤波器的估计效果会显著下降，甚至可能出现滤波发散的情况。
计算资源需求
卡尔曼滤波器的计算过程相对复杂，需要进行矩阵运算，包括状态预测、协方差预测、卡尔曼增益计算、状态更新和协方差更新等步骤。在实际AGV小车系统中，尤其是在高采样率或系统状态维度较高的情况下，卡尔曼滤波器的计算量可能会较大，对AGV小车的计算资源提出较高要求。如果AGV小车的计算能力有限，可能无法实时运行卡尔曼滤波器，从而影响系统的实时性和性能。
对初始状态的依赖
卡尔曼滤波器的估计结果对初始状态的估计值较为敏感。如果初始状态估计不准确，滤波器可能需要较长的时间才能收敛到正确的状态估计值，甚至可能无法收敛。在实际AGV小车系统中，准确获取初始状态可能存在一定困难，例如在AGV小车启动时，传感器可能存在初始化误差或不确定性，这会影响卡尔曼滤波器的初始状态估计，进而影响后续的状态估计精度。
噪声特性假设
卡尔曼滤波器假设系统噪声和测量噪声是高斯白噪声，且其统计特性已知。然而，在实际AGV小车系统中，噪声的分布可能并非严格的高斯分布，而且噪声的统计特性可能会随时间、环境等因素发生变化。如果噪声特性与假设不符，卡尔曼滤波器的性能会受到影响，无法得到最优的状态估计。
综上所述，卡尔曼滤波器在实际AGV小车系统中存在一定的局限性，主要包括线性高斯系统假设、对模型参数的敏感性、计算资源需求、对初始状态的依赖以及噪声特性假设等方面。在实际应用中，需要根据AGV小车系统的具体特点和要求，对卡尔曼滤波器进行适当的改进和优化，以提高其在非线性、非高斯等复杂情况下的性能。
