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。

相機(jī)測(cè)距的精度只與相機(jī)的分辨率有關(guān)，分辨率越高，測(cè)距精度就越高。

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

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

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

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(lái)計(jì)算距離。

在智能載運(yùn)車(chē)輛自定位過(guò)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。

線控底盤(pán)的懸掛系統(tǒng)與傳統(tǒng)底盤(pán)的懸掛系統(tǒng)沒(méi)有區(qū)別。

在智能載運(yùn)車(chē)輛模型訓(xùn)練過(guò)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(guò)以節(jié)省時(shí)間。

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