以下是一些对AGV小车系统非线性模型进行线性化处理的方法：
运动学模型线性化
基于阿克曼转向理论的线性化：在无人车或AGV小车的运动学模型中，原始的非线性模型可以通过阿克曼转向理论进行线性化。这种方法将车辆的转向角度与车辆的横向和纵向运动联系起来，通过近似和简化，将非线性的运动学方程转化为线性形式，以便于控制器的设计和分析。
二自由度平面运动模型的线性化：对于AGV小车的二自由度平面运动模型，包括横向运动和偏航运动，可以对轮胎进行线性化处理，得到AGV小车的动力模型。这种线性化通常涉及到对车辆动力学的简化，例如假设车辆的速度和转向角度变化较小，从而可以将非线性的动力学方程近似为线性方程。
控制算法中的线性化
线性自抗扰控制（LADRC）：在AGV小车的轨迹跟踪问题中，可以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，然后设计基于线性自抗扰控制的轨迹跟踪控制器。这种方法通过对非线性系统的解耦和线性化，提高了系统的稳定性和跟踪精度。
模型预测控制（MPC）：MPC算法通过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。在AGV小车系统中，MPC可以用于处理非线性的动力学和约束条件，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。
传感器融合与线性化
卡尔曼滤波器的应用：当AGV小车系统存在非线性特性时，卡尔曼滤波器可以用于对传感器数据进行融合和线性化处理。通过将非线性的观测模型和运动模型进行线性化，卡尔曼滤波器可以有效地估计AGV小车的状态，提高系统的鲁棒性和精度。
多传感器融合：AGV小车系统通常配备多种传感器，如激光雷达、视觉传感器、惯性测量单元等。通过将这些传感器的数据进行融合，可以提高系统对环境的感知能力和定位精度。在融合过程中，通常需要对传感器数据进行线性化处理，以便于进行数据融合和状态估计。
实际应用中的简化与线性化
港口多载AGV小车调度模型：在港口多载AGV小车的调度问题中，通过将非线性的调度模型转化为混合整数线性规划（MILP）模型，可以有效地求解AGV小车的任务分配和路径规划问题。这种方法通过对AGV的运动和任务约束进行线性化，提高了求解效率和系统的可扩展性。
实际场景中的近似处理：在实际的AGV小车应用场景中，为了简化模型和提高计算效率，常常需要对非线性的环境和任务进行近似处理。例如，在物流仓库中，AGV小车的路径规划可以通过将仓库环境划分为多个线性区域，然后在每个区域内进行线性的路径规划和控制。
