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。

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)系統(tǒng)只能用于貨物運(yùn)輸，不能用于人員運(yùn)輸。

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。

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。

提高路徑規(guī)劃效率的唯一方法是采用更高效的搜索算法。

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。

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。

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。

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)檢測和識別。