在智能載運車輛自定位過程中，卡爾曼濾波主要用于處理傳感器數(shù)據(jù)的噪聲和不確定性。

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

圖像分割是將圖像劃分為多個區(qū)域，以便于后續(xù)的目標檢測和識別。

智能載運系統(tǒng)只能用于貨物運輸，不能用于人員運輸。

在智能載運車輛中，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)來實現(xiàn)。

增加模型的層數(shù)和復雜度一定能夠提升智能載運車輛模型的性能。

自動駕駛車輛的路徑規(guī)劃只能基于預先設定的地圖信息進行。

在智能載運車輛模型訓練過程中，數(shù)據(jù)預處理是一個可選的環(huán)節(jié)，可以跳過以節(jié)省時間。

嵌入式系統(tǒng)中的Bootloader 是負責加載操作系統(tǒng)和引導系統(tǒng)啟動的重要程序。

智能載運車輛中的慣性測量單元（IMU）能夠測量車輛的加速度、角速度和方向。