在AGV小车系统中，选择合适的控制算法来减少非线性影响可以从以下几个方面考虑：
线性自抗扰控制（LADRC）
原理：LADRC通过将多入多出的非线性运动学系统解耦为多个单入单出的线性系统，在此基础上设计轨迹跟踪控制器。它能够实时估计并补偿系统中的非线性因素和干扰，提高系统的稳定性和跟踪精度。
应用场景：适用于对轨迹跟踪精度要求较高的AGV小车系统，如在高精度制造、电子芯片生产等场景中，能够有效减少非线性因素对AGV小车运动轨迹的影响。
模型预测控制（MPC）
原理：MPC在每个采样时刻求解一个有限时域的优化问题来预测系统的未来行为。对于AGV小车系统的非线性动力学和约束条件，它通过将非线性模型在每个采样时刻进行线性化，然后求解线性的优化问题，从而实现对AGV小车的轨迹跟踪和控制。
应用场景：在存在复杂约束条件和多目标优化需求的AGV小车系统中表现出色，如在物流仓库中，AGV小车需要在满足货物搬运顺序、时间窗口等约束条件下，实现高效的路径规划和运动控制。
线性二次型调节器（LQR）
原理：LQR通过选择合适的状态权重矩阵Q和控制输入权重矩阵R，来优化系统的性能指标。在AGV小车系统中，它可以通过调整Q和R矩阵的值，使系统在减少非线性影响的同时，实现良好的稳定性和响应速度。
应用场景：适用于对AGV小车的动态响应和稳定性有较高要求的场景，如在自动化生产线上，AGV小车需要快速、准确地响应生产任务的变化，同时保持稳定的运行状态。
深度强化学习算法
原理：如2D-PPO算法等深度强化学习算法，通过让AGV小车在模拟环境中进行大量的训练和学习，自主地探索和优化控制策略，以适应系统的非线性特性。
应用场景：在复杂的、难以建立精确数学模型的AGV小车系统中具有优势，如在具有动态障碍物、不规则工作区域的场景中，AGV小车能够通过不断学习和适应，实现高效的路径规划和运动控制。
启发式搜索算法
原理：如A*算法等启发式搜索算法，通过在搜索空间中进行启发式搜索，快速找到从起始点到目标点的最优或近似最优路径。在AGV小车系统中，它可以在考虑非线性因素的基础上，快速规划出AGV小车的行驶路径。
应用场景：适用于对路径规划实时性要求较高的AGV小车系统，如在大型物流仓库中，AGV小车需要快速响应货物搬运任务，及时规划出最优的行驶路径。
智能优化算法
原理：如遗传算法、灰狼算法等智能优化算法，通过模拟生物进化或群体智能行为，在解空间中搜索最优解。在AGV小车系统中，它可以用于优化AGV小车的控制参数、路径规划等问题，以减少非线性因素对系统性能的影响。
应用场景：在存在多目标优化、复杂约束条件的AGV小车系统中具有应用价值，如在带AGV小车的柔性作业车间调度问题中，需要同时考虑多个目标函数和多种约束条件，智能优化算法能够有效地找到满足要求的最优解。
