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逢甲大學 自動控制工程學系 林昱成所指導 郭政玹的 以Autoware實現自駕系統與實車驗證 （2021），提出all-terrain中文關鍵因素是什麼，來自於自駕系統、Autoware、機器人操作系統、高精地圖、車輛定位、路徑規畫、車輛控制。
而第二篇論文正修科技大學 休閒與運動管理所 楊鈞賀、 李龍淵所指導 范達志的 健走參與者休閒滿意度、體適能知覺與持續參與意願之研究 （2021），提出因為有 健走、休閒滿意度、體適能知覺、持續參與意願的重點而找出了 all-terrain中文的解答。
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一生最想擁有的路華珍藏書
為了解決all-terrain中文 的問題，作者時尚(座駕Car) 這樣論述：
滿足你對汽車的想望，領略路華的氣宇非凡 THE WORLD’S FINEST ALL-TERRAIN VEHICLE 世界頂級奢華全地形汽車 除了風華絕世，還有一種經典叫「永恆」 全世界最豪華的休旅車 路華（Land Rover）是生產全球第一部 LSUV - Range Rover的汽車品牌，當LSUV成為市場焦點車型，Land Rover被譽為豪華運動型休旅車界的「勞斯萊斯」，60年來已成為歐洲皇室與全球名流富豪的品味首選。 本書特色 ◎全彩精裝版，豪華呈現！ 硬式精裝封面與全彩色內頁，值得愛車的您珍藏！ ◎全台第一本中文路華品牌車專書！ 台灣唯一以繁體中
文出版發行的路華品牌書，請您細細品味。 ◎內容提供愛車者最大的滿足！ 包括各種車型介紹、性能測試、獨家工藝技術介紹、路華世界的工業藝術傳承、還有賽車運動。 作者簡介 時尚《座駕Car》 時尚《座駕Car》以時尚為刊物品牌的根基，傳播全球的汽車資訊，揭示汽車文化品牌歷史背後的故事，倡導全新的汽車消費概念。 專業性與時尚性的完美融合是時尚《座駕Car》的核心理念。專業性為刊物樹立了自信的基石；時尚性是閱讀樂趣的泉源，並能多角度呈現專業內容，為讀者提供精采的閱讀體驗以及視角犀利的評論。《座駕Car》與英國著名高級汽車雜誌時尚《Car》進行合作。《Car》是全球汽車雜誌的領袖品牌，擁有4
5年的辦刊歷史，是英國乃至歐洲位居前茅的汽車雜誌。
以Autoware實現自駕系統與實車驗證
為了解決all-terrain中文 的問題，作者郭政玹 這樣論述：
隨著世界即將進入電動車時代，自駕車在蓬勃發展中，而在自駕系統中，資料來源的接收、處理及發送，各種模塊的整合更是自駕車能否成功運作的關鍵因素。除了各模塊單獨運作之外，在資訊的整合應用上也是一門學問；倘若依照傳統獨立設計各子系統的方式來建構自駕車系統，其在多感測資料的整合上將會相當複雜且困難。尤其在通道的設定上會有占用的問題，且若要額外新增或移除某些功能時，更需要重新設計整個系統的程式流程。此外，當系統某些部分遺失資訊或發生失效時，系統極有可能直接停擺，甚至使自駕車發生危險，而不是失去某一個功能這麼簡單而已。有鑑於此，本論文主要發展一套以Autoware來實現自駕系統與實車驗證，其目的在於清楚闡
述如何將各種不同的車用感知器，如光學雷達、車載影像鏡頭、差分率全球定位系統(DGPS)等設備進行整合，並實現於車載嵌入式系統。首先，本論文利用機器人操作系統(ROS)使感測元件彼此共享資料，解決通道衝突的問題，同時搭配Autoware的介面來建立自駕車整合系統的應用框架，其內容包含基於SLAM技術之高精地圖建置、車輛定位、路徑規畫、車輛控制等。此外，本論文亦整合一套車道線與道路環境物件辨識演算法於車規嵌入式系統中，其中利用LaneNet網路來實現車道線辨識，及Yolo v5網路架構來作為環境物件的辨識，最後透過Nvidia AGX嵌入式系統並搭配ROS系統實現系統整合與應用。最終本系統已實際搭
載於一輛市售實車上進行功能驗證，實現一套自主化的自駕系統。
健走參與者休閒滿意度、體適能知覺與持續參與意願之研究
為了解決all-terrain中文 的問題，作者范達志 這樣論述：
探討健走參與者休閒滿意度、體適能知覺與持續參與意願之研究，以中華民國山岳協會辦理的-2022年MERRELL健行嘉年華第14屆，健行大會活動參與者為研究對象，採網路報名後填寫問卷，有效問卷共466份。資料處理採用 SPSS22.0版軟體進行並以描述性統計、獨立樣本 t 檢定、單因子變異數分析及皮爾森績差相關分析及迴歸分析。研究結果顯示健走參與者不同人口背景，參加活動統計分布以女性居多，佔66.7%；年齡為51歲以上佔42.7%最多；參加健走以軍公教最多，佔34.8%；教育程度高中學歷以上最多，佔58.1%；婚姻狀況已婚上最多，佔62.4%；個人年收100 萬以下最多，佔53.2%。研究結果發
現健走參與者在休閒滿意度與體適能知覺具有顯著的正相關，在休閒滿意度與持續參與意願具有顯著的正相關。不同人口性質對休閒滿意度變項方面，以單因子變異數進行分析，則無顯著差異。不同人口性質對體適能知覺變項方面，以單因子變異數進行分析，婚姻、職業以及年收入方面，無顯著差異，在年齡、學歷則具有顯著差異。不同人口性質對持續參與意願變項方面，以單因子變異數進行分析，學歷、年收入方面無顯著差異，而在年齡、婚姻、職業則具有顯著差異。