線控底盤的操控性相比傳統(tǒng)底盤更差。

智能載運(yùn)系統(tǒng)的安全性主要取決于自動(dòng)駕駛技術(shù)的成熟度。

增加模型的層數(shù)和復(fù)雜度一定能夠提升智能載運(yùn)車輛模型的性能。

智能載運(yùn)系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)交通工具的運(yùn)行狀態(tài)，并進(jìn)行故障預(yù)警。

在智能載運(yùn)車輛電氣系統(tǒng)集成中，數(shù)據(jù)融合技術(shù)能夠提高車輛對(duì)周圍環(huán)境的感知能力和決策準(zhǔn)確性。

圖像分割是將圖像劃分為多個(gè)區(qū)域，以便于后續(xù)的目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別。

在智能載運(yùn)車輛模型訓(xùn)練完成后，就可以直接將模型部署到實(shí)際應(yīng)用中。

在智能載運(yùn)車輛數(shù)據(jù)標(biāo)注過程中，使用自動(dòng)化工具可以大大提高標(biāo)注效率，但完全依賴自動(dòng)化工具可能會(huì)導(dǎo)致標(biāo)注質(zhì)量下降。

線控底盤中的驅(qū)動(dòng)電機(jī)只能提供固定的扭矩輸出。

自動(dòng)駕駛車輛的路徑規(guī)劃只能基于預(yù)先設(shè)定的地圖信息進(jìn)行。