AGV驱动系统的数学模型描述了计算机D/A的输出值与驱动轮的速度之间的关系。自动制导控制器的设计和仿真和测试研究都需要建立一个能够正确反映车辆驱动系统特性的数学模型。 随着AGV系统识别理论和方法的发展，系统识别方法的应用通过实验研究确定系统的数学模型是满足上述要求的有效途径。
为了做一个初步分析传动系统的动态特性,便于今后系统的识别,需要测试的动态响应过程,一个特定的输入信号(如阶跃输入)首先,这样的模型驱动系统的顺序可以根据测试结果判断。此外，由于输入和输出信号是离散的数字信号，所以最好使用微分方程来描述系统。
当用差分方程定量描述动态系统时，必须确定方程中的参数。因此，系统识别的本质是一个参数估计问题，可以看作是一种灰盒类型识别问题。同时，由于输入和输出数据在识别过程中的影响，输入和输出数据通常被认为是随机变量，因此它也属于统计范畴。
在参数估计中，我们力求将正确定义的误差准则最小化，使数学模型和实验数据最适合。在各种参数估计技术中，最小二乘法是估计实验数据参数的主要方法，得到的估计在一定条件下具有最佳的统计特性。因此，该方法在系统识别研究中得到了广泛的应用。
在系统识别中，输入信号的分类和形式影响识别方法和识别精度。识别输入信号的最小要求是连续的励磁特性，即整个过程的所有模式都必须在整个观测期间不断受到输入信号的刺激。这意味着不能任意选择输入信号，否则无法保证识别精度，甚至可能导致不可识别性。目前，最常用的信号是随机序列(如白噪声)和伪随机序列。 理论分析表明，白噪声作为输入信号的选择可以保证识别效果的提高，但在工程中，白噪声是不容易实现的。因此，通常选择最长的线性移位寄存器序列(M序列)作为项目的输入信号。M序列是二进制伪随机码序列(PRBS)的一种形式。其自相关函数接近脉冲函数，具有近似白噪声的性质，可以保证较好的识别精度。
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问：AGV行进路线上地面凹凸不平是否会产生问题？
答：根据地面条件，地面应和传统磁导向系统使用的地面类似，一般性工厂地坪均可满足。
问：如果偏离路线，ATX智能AGV是否会停止行进？
答：搬送车会在检测到已偏离路线后执行紧急停止，它所能容许的偏离度远远大于传统的AGV，在达到偏离度上限后才会停止。
问：施工和用以调整的试运行需要多长时间？
答：1.客户方实现无反光板激光导航现场不需要任何施工，打破地面磁条与立柱反光板的传统定位模式。 2.具体测试运行时间以客户方现场面积为准。
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