简化的AGV小车模型在实际应用中存在以下局限性：
环境适应性差
复杂环境应对能力不足：简化模型通常难以应对复杂多变的环境。例如，在存在大量动态障碍物、不规则工作区域或频繁变化任务需求的场景中，简化模型可能无法准确描述和应对各种情况，导致AGV的运行效率降低甚至出现故障。
环境感知能力有限：简化的AGV小车模型可能无法充分利用各种传感器数据进行全面的环境感知。例如，2D激光导航的简化模型只能检测到固定平面的障碍物，对于高于或低于此平面的物体存在盲区，无法准确感知复杂的三维环境信息。
精度和可靠性低
定位精度不够：简化模型可能无法精确地描述AGV小车的运动和定位，导致定位精度较低。在一些对定位精度要求较高的应用场景中，如高精度制造、电子芯片生产等，可能无法满足生产需求，影响产品质量。
决策可靠性差：由于简化模型对系统的描述不够精确，在进行决策时可能会忽略一些重要因素，导致决策结果的可靠性降低。例如，在多目标、多阶段、多约束条件的任务中，简化模型可能无法准确评估不同决策方案的优劣，从而选择次优甚至错误的决策。
系统鲁棒性弱
抗干扰能力差：简化模型在面对系统中的不确定性因素时，如设备故障、人员干扰、物料供应不稳定等，可能无法快速、准确地做出调整和应对，导致系统的稳定性和可靠性受到影响。
容错能力有限：当AGV小车系统出现故障或异常情况时，简化模型可能无法及时、有效地进行故障诊断和容错处理，影响系统的正常运行。例如，在AGV小车的某个传感器出现故障时，简化模型可能无法准确判断故障原因并采取相应的容错措施，导致AGV小车的运行出现偏差或停止。
功能扩展性不足
难以实现复杂功能：简化模型在设计时可能只考虑了基本的功能需求，对于一些复杂的功能，如多AGV小车协同作业、智能调度、任务优先级管理等，可能无法实现或实现效果不佳。
对新技术的支持有限：随着AGV小车技术的不断发展，新的传感器、算法和控制技术不断涌现。简化模型可能由于其结构和算法的局限性，无法快速、有效地支持和融合这些新技术，限制了AGV小车系统的功能扩展和性能提升。
