在以下几种情况下可以简化AGV小车系统的数学模型：
运动状态简化
匀速直线运动：当AGV小车做匀速直线运动时，其状态方程可以简化为线性形式，如(x_{k + 1} = Fx_k+Bu_k + w_k)，其中(x_k)是状态向量，包括AGV小车的位置、速度、姿态等信息，(F)是状态转移矩阵，(B)是控制矩阵，(u_k)是控制向量，(w_k)是过程噪声。这种简化适用于AGV小车在较长距离的直线行驶且速度稳定的情况。
忽略次要因素：在一些应用场景中，如果AGV小车的转向、加速、减速等动作对整体系统影响较小，或者这些动作可以通过其他方式进行补偿或控制，那么可以将其运动模型简化为线性或简单的非线性形式，忽略这些复杂的动力学因素。
传感器模型简化
线性观测方程：如果AGV小车系统中使用的传感器，其测量值与系统状态之间存在近似线性的关系，那么可以采用线性观测方程，如(z_k = Hx_k + v_k)，其中(z_k)是传感器测量得到的信息，(H)是观测矩阵，(v_k)是观测噪声。例如，当GPS测量精度较高且AGV小车的运动范围较小，GPS测量得到的位置信息与AGV小车的实际位置之间可以近似看作线性关系。
单一传感器主导：当AGV小车系统中某一种传感器的测量精度和可靠性远高于其他传感器，且该传感器的测量值能够基本反映AGV小车的关键状态信息时，可以只考虑该传感器的模型，而忽略其他传感器的影响，从而简化数学模型。
系统结构简化
单AGV小车系统：在研究单个AGV小车的运动控制和状态估计问题时，不需要考虑AGV小车之间的相互协作和避碰等复杂情况，数学模型可以只针对单个AGV小车的自身运动和传感器测量进行建模，大大简化了模型的复杂度。
固定路径和任务：如果AGV小车的运行路径是固定的，且执行的任务也是单一和固定的，那么可以根据其固定的路径和任务流程，对数学模型进行简化，例如将AGV小车的运动轨迹预先设定为已知的函数形式，减少模型中的变量和参数。
环境因素简化
理想环境假设：在一些理论研究和初步分析中，可以假设AGV小车运行在理想的环境中，如忽略地面的不平坦、磁场干扰、光线变化等因素对AGV小车运动和传感器测量的影响，从而简化数学模型。这种假设在一定程度上可以帮助快速理解和分析AGV小车系统的基本特性和行为。
简化环境模型：当AGV小车运行的环境具有一定的规律性和可预测性时，可以采用简化的环境模型来描述AGV小车与环境的相互作用。例如，在室内的自动化仓库中，AGV小车的运行环境相对简单和规则，可以将仓库的布局和障碍物分布等信息简化为数学模型中的已知参数或约束条件。
