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)。

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。

智能載運系統(tǒng)可以實時監(jiān)測交通工具的運行狀態(tài)，并進行故障預(yù)警。

在ROS 中，節(jié)點（Node）是獨立的進程，它們通過發(fā)布/訂閱機制進行同步通信。

地圖分辨率的提高會直接導(dǎo)致智能載運車輛定位精度的降低。

線控底盤中的驅(qū)動電機只能提供固定的扭矩輸出。

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。

相機測距的精度只與相機的分辨率有關(guān)，分辨率越高，測距精度就越高。

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(biāo)檢測和識別。

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