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。

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。

自動(dòng)駕駛控制系統(tǒng)的感知模塊主要負(fù)責(zé)收集和處理車輛周圍的環(huán)境信息。

地圖分辨率的提高會(huì)直接導(dǎo)致智能載運(yùn)車輛定位精度的降低。

Dijkstra 算法是一種常用于智能載運(yùn)車輛路徑規(guī)劃的啟發(fā)式搜索算法。

在智能載運(yùn)車輛中，傳感器數(shù)據(jù)融合主要發(fā)生在數(shù)據(jù)采集階段，通過直接合并不同傳感器的原始數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)。

智能載運(yùn)車輛中的慣性測(cè)量單元（IMU）能夠測(cè)量車輛的加速度、角速度和方向。

智能載運(yùn)車輛的數(shù)據(jù)標(biāo)注只需要關(guān)注道路和車輛信息，其他如天氣、光照等環(huán)境因素不重要。

車載通訊系統(tǒng)在智能交通系統(tǒng)（ITS）中起著關(guān)鍵作用，能夠提供實(shí)時(shí)交通信息、優(yōu)化交通流量并提高道路安全。

結(jié)構(gòu)光測(cè)距相機(jī)需要投影一個(gè)已知的光學(xué)圖案到被測(cè)物體上，然后分析圖案的變形來計(jì)算距離。