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)化工具可能會導(dǎo)致標(biāo)注質(zhì)量下降。

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。

雙目相機(jī)測距的原理是利用兩個(gè)攝像頭的視角差（視差）來計(jì)算物體的三維坐標(biāo)和距離。

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

地圖分辨率的提高會直接導(dǎo)致智能載運(yùn)車輛定位精度的降低。

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。

嵌入式系統(tǒng)中的Bootloader 是負(fù)責(zé)加載操作系統(tǒng)和引導(dǎo)系統(tǒng)啟動(dòng)的重要程序。

線控底盤中的驅(qū)動(dòng)電機(jī)只能提供固定的扭矩輸出。

在智能載運(yùn)車輛模型訓(xùn)練過程中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是一個(gè)可選的環(huán)節(jié)，可以跳過以節(jié)省時(shí)間。

路徑規(guī)劃是智能載運(yùn)車輛導(dǎo)航系統(tǒng)的核心功能之一。