AGV小车在港口的应用会受到天气条件的限制，具体表现如下：
恶劣天气影响
视觉传感器受限：在雨、雪、雾等恶劣天气条件下，摄像头的视线可能会受到严重影响，从而降低无人驾驶系统的准确性和可靠性。
信号传输干扰：船舶靠岸、岸桥、集装箱等金属会干扰信号传输从而影响定位精度。此外，港口集装箱体高且密集，会出现北斗信号数据抖动、延迟等问题。
设备性能与损耗：港口常见的盐雾、侧风、雷雨、台风等作业环境影响传感器性能、加速硬件的损耗。
不同导航方式的限制
电磁导航：对于磁钉导引线铺设较为麻烦，对场地环境要求高，在恶劣天气下，磁钉的信号传输可能会受到干扰。
激光导航：制造成本较高，对环境要求较高（外界光线、地面要求、能见度要求等），不适用于港口的复杂天气与地形环境。
二维码导航：需要定期维护，对地面平整度要求较高，在恶劣天气下，二维码的识别可能会受到影响。
应对措施及发展趋势
技术创新与改进：基于视觉的导航技术具有不受外界条件的干扰，对光照、天气敏感性低等特点，但需要人为的在应用场地绘制平行车道线。此外，还有企业研发基于寻找图像消失点实现对智能港口AGV小车无人车行驶轨迹纠正的方法，利用计算机视觉实现对AGV小车无人车的智能化应用，相比已有的磁钉导航方法具有低成本，应用泛化性高，场景要求低等优点。
车路协同方案：通过车路协同技术，如增设智能红绿灯、护栏、道钉以及路测感知单元等，可进一步加强自动驾驶感知和定位的能力，减少天气条件对AGV小车运行的影响。
系统优化与冗余设计：在感知层、车载系统等进行更多的冗余设计，设置支持4G/5G/V2X多模通讯，采用车辆故障预测技术，研发独立于无人驾驶车载控制系统的设备故障诊断和安全监测模块，建立应对突发事件的应急接管系统，提升整体系统的安全性和可靠性。
