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逢甲大學 自動控制工程學系 林昱成所指導 詹友慶的 基於GAN-LSTM之次世代車輛擴增實境導航系統研製 （2019），提出PAPAGO 導航系統關鍵因素是什麼，來自於生成對抗網路、長短期記憶網路、擴增實境導航系統、虛擬導航路徑、逆透視投影、語義分割。
而第二篇論文逢甲大學 自動控制工程學系 林昱成所指導 王正賢的 基於深度學習之道路場景辨識與擴增實境導航系統開發 （2016），提出因為有 深度學習、影像區域分割、道路場景辨識、逆透視投影、擴增實境導航系統的重點而找出了 PAPAGO 導航系統的解答。
PDA完全活用百分百-行動上網.影音娛樂.GPS
為了解決PAPAGO 導航系統 的問題，作者陳運昌、施典志、Bird 這樣論述：
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PAPAGO 導航系統進入發燒排行的影片
很厲害的聲控導航居然可以聽懂我的話
最近試用最新PAPAGO的M6版本，發現了一個新的聲控功能，
之前的版本除了PAPAGO的12版有聲控功能，之後就取消，
所以使用上非常不方便且危險。
試用了聲控功能，除了可以查景點之外，也可以查門號，
而且正確率已經可以滿足我的需求，尤其是去的地點名稱很容易找的到，
這次想說用說的不無法體會，於是在元智中語系上課時，
順備秀給大家看。
雖說一直查元智大學，就是很不給面子，
原來可能是因為我已經在元智大學所以智慧的PAPAGO就不會出現元智大學，
改查東吳大學果真一下子就出現。
之後也查了門號：台北市民生西路96號，也完全正確，
更別說是附近餐廳與附近加油站了，這對陸吃來說非常好用。
基於GAN-LSTM之次世代車輛擴增實境導航系統研製
為了解決PAPAGO 導航系統 的問題，作者詹友慶 這樣論述：
目錄誌謝 i中文摘要 iiAbstract iv目錄 vi圖目錄 viii表目錄 x符號表 xi第一章 緒論 11.1 研究背景與動機 11.2 國內外相關研究 41.3 研究貢獻 6第二章 系統架構與原理 102.1 系統架構 102.2 基於雲端電子地圖之路徑規劃與導航圖示資料蒐集 122.3逆透視投影法 142.3.1 相機模型 142.3.2 逆透視投影轉換 152.4樣本資料製作 19第三章 基於生成對抗網路之逆透視影像分割與虛擬導航路徑生成 213.1 生成器網路架構 213.1.1 改良式全捲積神經網路(EFCNs) 223.1
.2 擴增實境導航網路(AR Navigation-Nets) 243.1.4 長短期記憶網路 253.2 判別器網路架構 273.2.1 生成對抗網路 273.2.2 判別器網路架構 283.2.3 損失函數 29第四章 實驗結果與分析 314.1 逆透視投影結果 314.2 生成器網路之改良式全捲積神經網路預測結果 334.3 生成器網路之擴增實境導航網路預測結果 34第五章 結論與未來工作 405.1 結論 405.2 未來工作 405.3 著作發表 41參考文獻 42
基於深度學習之道路場景辨識與擴增實境導航系統開發
為了解決PAPAGO 導航系統 的問題，作者王正賢 這樣論述：
本論文主要是基於深度學習技術之道路場景辨識與擴增實境導航系統開發。近年來隨著虛擬實境與擴增實境技術蓬勃發展，整合各類感測器與搭載多項定位技術，更是讓導航系統的功能不斷進化。現今市售的車載導航系統大多仍以語音導航及擬真繪製的虛擬地圖或街景影像來指引其行進路線，但當碰到立體道路、多車道交錯、多向路口等複雜道路環境時，透過虛擬實境2D/3D建模與貼圖的方式，對於駕駛者來說仍缺乏直觀性且無法即時清楚理解欲指引之方向，導致與導航路線有所出入，進而容易使車輛錯過欲轉彎的路口，嚴重甚至可能造成意外車禍。此外欲將虛擬導引線與真實影像融合達成擴增實境導航功能時，往往未考慮虛擬導引線與真實影像間的比例關係，造成
使用者在觀看導航系統時容易發生立即轉彎之視覺導引錯誤。因此本論文提出一基於深度學習技術之道路場景辨識暨擴增實境導航系統開發。本論文首先藉由Google Maps API之Directions Service功能進行路徑規劃，並進而取得所規劃路徑中各定位點GPS資料，此外搭配車輛一前視攝影機以取得當前前方影像，接著藉由所提出之影像分割演算法搭配深度學習架構，針對道路環境場景進行各式物件種類分類與區域識別及合併。其中影像分割演算法藉由K-means分類法對於道路場景影像進行初步的分割，接著將其所獲得之參數作為高斯混合模型之初始值，利用高斯混合模型中多個不同高斯分布對於道路場景影像建模進行二次分割；
同時結合深度學習演算策略對於分割影像進行識別，而深度學習演算策略主要是利用深度捲積神經網路架構，藉由不同場景且不同物件樣進行樣本訓練，以分類出道路環境中的物件種類，例如車輛、樹木、路面、道路線與天空等類別，並透過已訓練之深度捲積神經網路進行過度分割影像合併。最後搭配車輛之DGPS定位模組與電子羅盤，以取得當前車輛位置與車身姿態，進而將欲導引之虛擬方向圖示融合於當前影像中；在此為使虛擬導引圖示融合於真實影像中具有正確比例關係，以達到正確擴增實境導引效果。我們利用逆透視投影轉換法將欲虛擬導引線座標位置對應於鳥瞰平面上，接著再藉由透視投影轉換將該座標位置對回至真實影像中，該方法能使虛擬導引線以正確比
例關係融合於真實影像中，進而實現具擴增實境應用的導引功能，不僅有效提供駕駛者更直觀的導引資訊，減少辨識負擔，更能達到車前安全輔助之功效。