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C類2008台灣主辦世界青少年發明展選拔與參展
(行政院國家科學委員會, 2007-07-31) 洪榮昭; 陳美勇
TD-RRT* 的實時路徑規劃設計並結合Catmull-Rom 插值的路徑平滑技術應用於非完整移動型機器人
(2022) 周星言; Jyotish
在機器人和自動化領域中，路徑規劃和追跡是常見的重要議題。因為它關係著如何讓機器人可以安全、快速地完成高精度及高準確度的工作任務，同時也能避開障礙物來防止機器人的損壞。在本論文中，我們將研究各種路徑規劃方法，這些方法可以有效地找到移動型機器人從起始位置移動到目標位置而不會與障礙物發生碰撞的安全路徑。因此，我們所提出的路徑的必須針對路徑的安全性和路徑長度兩個不同目標達到最佳解。路徑規劃問題現在是自主機器人中探索最多的課題之一。因此，在受限環境中為移動機器人建立安全路徑是所有此類移動機器人成功完成任務的關鍵先決條件。本論文提出一種新的方式來獲得有效的結果，其中包含著兩種演算法：路徑規劃演算法涉及使用諸如距離、時間和能量消耗等性能標準在起始位置和目標位置之間建立安全無碰撞路徑。再透過三角分解演算法再一步地優化路徑，可以快速又高效找到最適合機器人的路徑。且根據環境是否已知，亦可分為兩種類型的路徑規劃演算法：局部路徑規劃和全局路徑規劃。本論文基於RRT*演算法進行改良，RRT*是傳統RRT方法最佳的改良型演算法之一，本論文更進一步提出了一種新的基於三角分解法的快速探索隨機樹算法（TD-RRT*），使路徑更短，更精確地優化，同時也增強了移動機器人在短時間內尋找路徑的能力，進而降低成本花費，該技術基於增量採樣，覆蓋整個區域并快速運行。此外，由於這種方法計算效率高，因此可以應用於多維環境。本論文也提出了將TD-RRT*進行動態重新規劃的方式，當未知的隨機移動或靜態障礙阻礙路徑時，機器人將會隨著修改其路徑。並通過各種實驗結果顯示，該方法比基本RRT*更快的有效性，並且可以獲得滿足移動機器人非完整約束的最短距離的平滑路徑。
以PSO優化PID控制器參數設計應用於機械手臂之模糊模型
(2024) 吳坤瑞; Wu, Kun-Jui
本文使用 Denavit-Hartenberg (D-H) 約定推導六自由度機械手臂的運動模型，包括運動學與動力學。為了克服運動模型的高度非線性問題，我們透過了 T-S 模糊系統來建立非線性系統之線性化模型。並利用此線性化模型，我們可以通過平行分佈式 PID 控制器來控制機械手臂。根據連續軌跡的要求、各手臂的長度以及關節旋轉的角度限制，運動形式的設計需要擬合機器人手臂的運動模型。機械手臂系統中的 PID 控制器其參數係通過粒子群最佳化演算法（PSO）求得的。根據系統轉移函數，優化後的控制器參數可以在機械手臂運轉時抵抗系統的不確定性，使機械臂在運作時有能更高效且更平穩。利用 Matlab 中的 Simulink 對系統進行模擬，分析範圍包括定點跟踪和軌跡跟踪。與傳統的 PID 控制器相比，結果顯示所提出的控制器參數具有更小的穩定性誤差且有較佳的調和性與較小的振動，並依此參數操作機械手臂觀察手臂之運動情形，其結果為手臂運作很均勻無抖動現象。
以二維影像輪廓資料重建三維物體模型
(2009) 郭江禹; Jiang-Yu Guo
本論文研究之目的是建立一套自動化物體模型重建系統，並發展利用二維影像輪廓來重建三維物體模型之技術，藉由二維影像輪廓的建立，使物體能夠呈現出三維立體的模型，可應用於醫學物理療法中，例如:核磁共振造影系統、核子醫學系統…等等，並可結合機械手臂系統，達到辨識與挾持物體之自動化功能。在產生三維立體模型方法中，目前最常見到的有下列幾種:第一，最為直接的方式，是使用三維模型繪圖軟體(如:3D Maxs)來製作出三維的模型；第二，使用三維量測掃描系統，對物體直接進行掃描，透過三維空間資料，以電腦建立出三維立體模型；第三，使用攝影機拍攝，藉由所得到的二維數位影像組合，或經數位影像處理後，搭配一些演算法，並建立出三維立體模型。本研究即採用第三種方式，來建立三維立體模型。首先，藉由投影原理的概念，以兩台CCD 攝影機，模擬出工程圖學四個象限中之第一象限的直立式投影面與水平式投影面，並且將此兩面的投影，透過本論文的演算法，把二維影像序列的座標值提取出來。並搭配OpenGL的函式，將三維的座標點連結後，即可得粗略的三維立體模型，接著佈局網格，並且進行著色與打光的技術，三維的立體模型即可完整地產生出來。由實驗結果可得知，本研究成功地建立一套三維立體模型重建系統，利用攝影機拍攝物體外型並經過多重數位影像處理技術，將物體之三維立體模型重新建立於電腦中，用以提供機械手臂作後端處理之用。
以多視角影像技術結合曼達尼模糊模型實現機器人室內定位
(2021) 連君祐; LIEN, CHUN-YU
本論文發展一套機器人室內定位系統，克服SURF(Speeded Up Robust Features)演算法僅能進行靜態特徵點提取的問題，本研究的貢獻是以模糊理論為基礎，應用Fuzzy邊緣檢測結合SURF，以兩種方法的整合作為本論文的改良法，透過改良演算法使影像輪廓更加清晰與貼近現實生活中物體的樣貌，SURF演算法於動態檢測的問題也獲得改善，並且藉由網路攝影機以及多項不同的程式軟體，將各項軟體與硬體進行合適的系統整合後，實現即時獲取室內機器人之座標位置。具體的研究架構包含以下內容：第一，藉由一張棋盤格之不同角度形成多角度照，多角度照形成的棋盤圖像代表校正的模式，再藉由相機校正以及針孔相機模型參數的轉換運算方法獲得機器人於空間中的所有座標點，座標記錄著機器人的移動狀態，這樣的紀錄方式將使得空間中的機器人無所遁形，並且有利於後續的機器人定位研究之實現。第二，先使用Canny邊緣檢測法或Sobel邊緣檢測法投影之機器人於環境中的樣子後，再藉由模糊邊緣檢測法使得邊緣檢測的效果得以提升並且經由改良後也能使SURF演算法於動態狀態下的問題獲得改善，抓取到足夠數量的特徵點進行特徵點的匹配，如此一來SURF演算法透過網路攝影機將能準確的標示輪型機器人之確切的位置。第三，SURF演算法藉由網路攝影機投影後，即時定位環境中之移動機器人位置並且藉由座標與改良的定位方法的整合，了解機器人於室內的動態軌跡與位置變化。整體而言，本論文的F-SURF能更快速並且更準確的定位移動機器人之位置，有效降低定位需花費之時間，同時改善SURF演算法於動態狀態標示位置跑掉之問題，提升最大有效範圍，以及將焦點鎖定在移動機器人身上，從起點到終點，改良的演算法都能於雜亂環境中準確快速地標示移動機器人的正確位置並且記錄著動態的每一個座標，最終實現了機器人之室內定位的系統。
以電磁推進機構設計與控制之三維精密定位平台
(2007) 謝松佑; Sung-Yu Hsieh
本論文研究之目的是設計並實現一新型、長行程、三自由度運動的奈米級定位平台，此平台能夠整合並應用於原子力顯微鏡，來達成長行程與精密定位之需求。在本論文中，對於硬體架構、電磁致動器設計以及高效能的控制器設計都有完整介紹。本研究計畫即是基於本精密運動實驗室以前對於電磁驅動器研究之基礎，再結合撓性機構之設計，進行一創新型之次微米級微步進定位平台之研製作為本研究之主要課題。本研究擬架構一電磁驅動式的次微米級微步進定位平台機構，引入機電整合(Mechatronics) 的設計概念，在設計與製造產品中，對於精密機械工程，電子控制以及系統思考三方面的協調合作設計，建立新型的次微米級微步進定位平台機構，輔以發展之PID控制理論，選用PID控制是歷史最悠久、生命力最強的基本控制方式，具有適應力強、原理簡單、強軔性好等優點，可以不必深究其模型結構，直接應用PID控制。本論文所設計的平台在X與Y二維度之最大行程可達，且最高解析度為，平台整體尺度為。平台主體係採用一體成型的XY二維撓性結構作為無乾摩擦力的引導機構；致動裝置採用三組類音圈馬達原理所設計之電磁致動器，利用直接驅動軸向的排列方式，以達成三個自由度的運動。
以電磁驅動之二維高精度定位平台設計與控制
(2008) 周昌翰; Chang-Han Jou
本論文研究之目的是設計並實現一新型、長行程、二自由度運動的微米級定位平台。本研究是基於本精密運動實驗室以前對於電磁驅動器研究之基礎，再結合機構之設計，進行一創新型之微米級微步進定位平台之研製作為本研究之主要課題。我們所設計之新型電磁推力精密定位系統，其構造是由兩個主動式之線圈與一個兩端鑲有永久磁鐵之被動式移動平台所組成，而其驅動原理是利用電磁線圈與永久磁鐵間所產生之相互作用力，藉由調整輸入電磁線圈之電流，而改變運動平台之位置。因此特殊之機構設計使本研究之定位系統運行時，具有兩倍之推力。首先，我們先設計與實現定位系統受控裝置並且對其建立與分析系統之動態模型，而後則分別建立PID控制器、適應模糊控制器與適應滑動模式控制器並且對滑軌之摩擦力作補償設計。由模擬與實驗結果證明此系統為可行的。本論文所設計的平台在X與Y二維度之最大行程可達，且最高解析度為，平台整體尺度為。平台主體機構採用鋁合金材料，以減輕定位平台之重量，導引裝置採用上銀科技之線性滑軌；致動裝置則X軸與Y軸分別使用兩組電磁驅動致動器來達成定位平台二維之運動。
以類神經網路實現臉部影像疼痛水準即時估測
(2016) 林高遠; Lin, Kao-Yuan
本論文提出一種以人類臉部影像為輸入資料，用類神經網路即時測得受測者疼痛水準的方法。情感運算在最近幾年來已經逐漸受到重視，而臉部影像疼痛水準自動估測，有助於醫療照顧、健康促進等領域自動化，有效減少第一線照顧者的負擔。但相關研究的數量與關注程度遠落後於其他表情辨識技術，使得相關應用發展受限。本論文嘗試兩種輸入資料：一種是屬於低階外觀特徵的人類臉部眼、嘴區域Uniform LBP直方圖，取得118-D向量；另一種屬於使類神經網路自動尋找的高階抽象特徵，將臉部影像做最大池化(Max Pooling)處裡後，從32x32灰階影像取得1024-D向量。將兩者正規化，再輸入類神經網路做迴歸訓練與測試。實驗結果方面，將The UNBC-McMaster Shoulder Pain Expression Archive Database隨機分割為兩份，分別做為訓練與測試樣本。將本論文提出的方法與Sebastian Kaltwang等人與Xiaopeng Hong等人的研究比較，可以達到較小的均方誤差(MSE=0.17)與較接近1的皮爾森相關係數(r=0.94)。速率表現方面，本論文以C#實作出的程式在i5雙核心的電腦上平均可以達24FPS。
使用轉角偵測與虛擬網格法重建三維模型
(2011) 黃盈源; Ying-Yuan Huang
本研究主要之研究目標為使用二維影像重建三維物件模型。一般研究上所使用的方法為非接觸式系統中的立體視覺法，此方法模擬人類雙眼感知影像進而推算物體與雙眼間之深度，因此系統需要使用兩隻攝影機進行影像的擷取，擷取後的兩張影像進行匹配找出現實空間中一點分別投影至二維影像的投影點，之後利用現實空間與相機座標系統彼此間的幾何轉換關係，藉由兩張影像上的投影點計算出此一點於現實空間中之深度資訊，如此一來即可重建出物體的三維模型。然而立體視覺法中困難之處在於如何從左右兩影像準確地找出相對應的投影點進行深度計算，因此針對此問題在過去的研究提出從外部投影一結構光至物件表面，藉由結構光協助系統定位左右兩影像中相對應的投影點，然而此法受限於物體表面之顏色。故本研究提出之三維重建方法無須藉由投影結構光即可重建出物件之三維模型，針對簡單幾何物件以及曲面物件分別使用轉角偵測以及虛擬網格協助系統定義左右兩影像中相對應的投影點重建出物件之三維模型，簡單幾何物件之特徵點通常出現於輪廓之轉角處，因此系統透過轉角偵測找出左右兩影像中物件輪廓之特徵點，藉由立體視覺法重建起特徵點之深度資訊將特徵點重建至三維座標空間中，再根據重建之特徵點還原出物件之三維模型。在另一方面，由於曲面物件不同於簡單幾何物件在轉角處有明顯之特徵點，因此本研究先於左物件影像建立起虛擬網格，藉由極線幾何原理估測曲面物件左右兩影像中相對應的投影點，於右物件影像建立起相對應的虛擬網格，根據左右兩物件影像之虛擬網格以立體視覺法成功地重建出曲面物件之三維模型。
使用邊緣偵測和特徵偵測結合之移動物體偵測
(2017) 邱敬棋; Chiu, Chin-Chi
本文是針對影像作移動物體偵測。現今有非常多的方式對視訊監控影像作移動偵測的方法，在物體移動中，大部分最常見的方法是對物體找出特定的特徵點，並在兩張影像中計算此特徵點的移動，但有時這些特徵點有時候會較難被定義清楚，因為物體移動的時候容易使影像模糊，特別是在影像無法事先得知的情況下更為困難。在本文主要是使用加速穩健特徵(SURF)演算法來定義移動物件的特徵點，因為SURF 偵測特徵的速度相對於SIFT 來說會比較快，但是不管是SIFT 還是SURF，在檢測的物體移動時，匹配結果則不如預期中良好，因為物體在移動時可能存在著不正確的特徵點，所以本文提出了邊緣和特徵偵測去作結合，以此提高特徵匹配的情況，除此之外本研究中我們各種不同的移動方式做偵測去計算正確的特徵點並做分析。在實驗中，我們可以進一步的了解此方法相較於傳統的方法上，能有更良好的辨識能力。
利用 RFID 感測器於室內環境之盲人導航系統
(2012) 林宗翰
本研究主要之研究目的為協助視障者在不熟悉之路途中，因為失去方向或迷路而無所適從，於是在導盲杖上設計具有偵測位置與方向之RFID感測模組，並且將路徑規劃演算法加入於系統中，提供視障者能在不熟悉環境裡找到自己所處於的位置與方向，並提供導航之功能。一般研究上所使用的方法多利用超音波感測器判別前方障礙物距離視障者多遠，或是利用機器人導引方向，並將感測器裝置於機器人上，視障者無法有較大的行走自由度，會變得綁手綁腳，且機器人製作上價格昂貴。然而在多方面考量後，我們採用最近幾年來極為熱門且技術越來越成熟之RFID作為智慧型導盲杖感測器應用，希望能讓視障者在室內環境中自在的行走；研究中藉由手杖裝上RFID讀取器作為室內定位的設備，將室內空間地板上佈滿RFID電子標籤，依照RFID標籤之特性，每一個標籤會有一個屬於自己之辨識碼，因此經由RFID導盲杖接觸到電子標籤後，可得知視障者目前位置，若視障者迷失方位後，可透過系統之方向判別功能取得所在方向，並且將訊號回傳於系統主控端，主控端再利用所得訊號將語音透過藍芽耳機告知視障者，視障者也可依照自己想到達之位置，選擇路徑規劃之功能，系統會經由使用者之需求以Dijkstra's演算法規劃最短路徑，協助盲人快速指引最佳路徑。
利用手機電池充電無線耳機電路設計及效率分析
(2012) 黃科明
本研究提出一種利用手機之電源來對無線耳機作充電的系統研究。本研究設計之裝置將無線耳機直接整合手機外殼上，並設計一個無線耳機之充電電路及無線耳機機構設計，可讓無線耳機直接使用手機電池進行充電。再者目前一般市面上的充電器效率都在50%左右，本研究嘗試在效率上作出較佳化的電源轉換程序，根據實驗結果證實本研究所設計使用充電式升壓的電源管理電路，可將電源轉換效率提升至65.7%以上，確實達到本研究預期之效果，並有效節省能源的損耗。
基於3D人臉辨識之擴增實境技術改善臉盲症社交輔助系統
(2021) 簡文浩; Jian, Wen-Hau
本論文目標為開發一套 AR(Augmented Reality，擴增實境)眼鏡輔助系統，協助臉盲症患者在社交上、對於生活中他人的辨識。本研究主要貢獻為提出以三維人臉模型作為人臉辨識之資料擴增基礎，滿足對於臉盲症患者實際社交情境之實用性，並且將各軟體與硬體平台之優勢進行系統整合與設計，實現可讓患者立即投入使用之社交輔助工具。具體架構包含以下內容: 第一，以結構光技術(Structured Light)結合立體視覺攝影機，經由 Structured Light 與2D RGB 輸入，2D 資料通過深度神經網路(Deep Neural Network)進行人臉的提取，並確認三維空間中人臉之座標，運用深度學習將3D 點雲資訊和2D 影像進行實時三維人臉密集重建，並取得人臉正面、側面等7個角度之人臉資訊，提高人臉對於側臉與大動態辨識的準確度。第二，藉由第一部分產生之人臉資訊，輸入卷積神經網路進行運算，卷積神經網路以輸出128 維之特徵向量取代傳統高維分類器作為人臉特徵依據，將計算之特徵向量與系統內 SQL(Structured Query Language)資料庫，進行歐式距離計算並比對，取得最小歐式距離並對應該人臉的姓名資料。第三，將人臉標籤資訊、空間中之人臉座標點，藉由相機模型投影，實現 AR 眼鏡中顯示即時人臉辨識標籤及人臉 Bounding Box。本論文希望臉盲症患者在戴上 AR眼鏡後，AR 眼鏡能夠即時從環境中掃描人臉，並從既有資料庫之中，辨別出對應之身分，將該人的位置與人名標註至 AR 眼鏡中，幫助臉盲症患者能夠辨別出生活中每個人之身分，不因認不出臉而產生困惑，突破社交上的阻礙，降低而因社交上之阻礙，導致產生自閉症等心理疾病之可能性。
基於人臉網格的一種對於化妝與跨年齡的臉部辨識
(2024) 陳勁凱; Chen, Chin-Kai
臉部辨識是一種重要的生物識別技術，在多種應用中得到廣泛使用。然而，化妝以及年齡變化會使人臉發生變化，進而影響人臉上的特徵，從而降低臉部辨識的準確性。為了解決化妝以及年齡變化造成的臉部辨識問題，本論文提出了一種基于MediaPipe的FaceMesh和類神經網路的臉部辨識方法，以解決化妝以及年齡變化造成的臉部辨識問題，該方法將在Python內部逐步構成。MediaPipe FaceMesh模型的人臉偵測是以 BlazeFace 人臉偵測器為基礎，該偵測器會對圖像進行操作並計算人臉位置。偵測到人臉後，FaceMesh模型會使用一個自定義殘差神經網絡提取名為landmark的臉部特徵，並利用歐式距離和landmark蘊含的座標資料計算指定的landmark之間的距離以及比值，作為訓練用的臉部特徵。主成分分析用於提高準確率，降低過擬合現象。類神經網路用於訓練模型。實驗結果表明，該方法在化妝以及年齡變化下的臉部辨識有一定的準確性，具有一定的應用價值。
基於向量模型設計與實現蒙地卡羅定位與路徑規劃於輪型移動機器人
(2015) 鍾秉剛
本論文主要研究之目的是改良輪型機器人的定位與路徑規畫演算法。在定位方面，本論文克服定點定位、路徑追蹤與機器人綁架所面臨之問題，並且提出了基於向量模型的改良式蒙地卡羅定位演算法。具體的改善措施包含以下內容：第一，引入離散形式的輪型機器人運動模型進行動態更新；第二，以向量模型取代柵格地圖，解決定位的解析度問題；第三，除了使用競爭法與菁英保留策略外，在重新採樣的程序中引入了粒子變異機制，其變異程度由當前粒子的分佈情形決定，使演算法可以保持指數地收斂；最後，粒子重新分佈的機制亦被納入演算法中，使得演算法具備更佳的強健性針對定位失敗與綁架問題。在路徑規劃方面，本論文將A*演算法建立於向量地圖中，使用地圖中的角點為此演算法內的節點，藉以改善在A*演算法面臨移動方向限制的困擾與大量轉折點的問題。為使上述方法可行，本文修改A*演算法流程並加入判別節點間移動可行性的函數，只有獲得許可的路徑會被納入花費函數的考量以確保能正確地規劃路徑。為避免路徑過於靠近障礙物而發生碰撞，本文引入影像侵蝕方法去除過於接近障礙物的區域，使機器人在移動過程中能與障礙物保持適當距離。此外，本文亦加入一項路徑圓弧優化方法讓路徑更為平順，使機器人以弧型移動通過各節點而降低整體移動花費時間。整體而言，本論文的定位演算法可以更有效率地提供機器人定位結果，提供的路徑能在最短路徑與避障能力上保持良好的平衡，並使機器人除了避障外亦能快速到達終點。
基於長短期記憶網路的疲勞檢測
(2022) 高國瑋; Gao, Guo-Wei
本論文重點介紹即時疲勞檢測流程。該系統將在 Python 內部完成這一切，並逐步構建它，以便能夠檢測到不同的姿勢，特別是困倦的跡象。為了做到這一點，我們使用一些關鍵模型並使用 MediaPipe Holistic 來提取關鍵點。這將使我們能夠從臉部提取關鍵點。該系統使用 Tensorflow 和 Keras，並建立了一個長短期記憶模型 long short-term memory（LSTM），能夠預測螢幕上顯示的動作。我們需要做的是收集關於我們所有不同關鍵點的一些數據，所以我們收集我們臉上的數據並將它們保存為 Numpy 數據，以便處理多維的陣列或矩陣。人臉檢測方法基於一個深度神經網絡，使用 Sklearn 進行評估和測試，並使用 Matplotlib 幫助進行圖像可視化。能夠從臉部檢測到 468個地標，提取臉部的重要特徵並對數據進行變換，以便將數據導入 LSTM 模型。使用 LSTM 層繼續並預測時間分量，它能夠從多個幀預測動作，而不僅僅是單個幀。使用 Opencv 進行集成，然後使用網路攝影機進行即時預測。本研究成功使用 MediaPipe 與 LSTM 模型相結合，提出一套疲勞檢測的系統。實驗結果顯示，經機器學習後其檢測平均準確率能達到 90%。
基於馬可夫決策過程之路徑規劃演算法用於複雜動態環境
(2023) 陳宥儒; Chen, Yu-Ju
本論文提出了一種基於馬可夫決策過程的機器人路徑規劃演算法。首先，需要將目標點設為一個正的獎勵訊號。其次，代理人每走一格就會有一個負的獎勵訊號。代理人必須最大化其長期累積的總獎勵，這也是代理人的唯一目標。利用根據能夠將長期獎勵最大化所得到的策略來決定機器人行走路徑。最後，將每個位置所得到的策略串聯來，就得到一條最佳路徑。此外，本篇論文透過設計馬可夫決策過程中的價值函數，使得規劃出來的路徑能與牆壁與移動障礙物保持一定的安全距離。最後，在本論文模擬中，代理人在產生第一條路徑之後，因應環境變化產生其他路徑相當迅速，且會主動閃避移動障礙物 ;而在實驗的部分，使用了搭載機器人作業系統 (Robot Operating System,ROS)的雙輪差動機器人在有移動的障礙物和移動的人時，皆能有效的產生閃避障礙物之路徑。此路徑規劃演算法是由馬可夫決策過程發展而成，也是現代機器學習的基石。有別於傳統的路徑規劃演算法，像是 Dijkstra、 A*、 D*之類的演算這些演算法無法在複雜動態環境有良好表現甚至無法適用於動態環境，本篇論文所提出的基於馬可夫決策過程路徑規劃演算法是以計算全域地圖上各點的獎勵訊號來決定路徑，在每個時刻、每一個點都會有一個預期回報的期望值，所以在動態變化較大的環境中可以比較即時的更改路徑因此其在動態環境的效率較佳。
奈米平台上之逆Bouc-Wen模型迴路增益強韌控制
(2014) 蔡一豪; I-Haur Tsai
本研究針對單軸壓電定位平台進行遲滯效應補償及設計迴路增益強韌控制器，使平台能消除非線性遲滯效應且達到精密定位。由於半導體製程的發展快速，對於晶片載台的定位精度要求也亦趨嚴格，傳統機械架構已難以達到高精度之要求，由於壓電材料具有高解析度、高精度等優點，採用壓電材料作為晶片載台驅動器，驅動平台達到精密定位需求，具有相當的發展潛力。本研究藉由系統鑑別技術，將系統非線性遲滯效應的特性先透過Bouc-Wen模型建立其模型，並進而補償此非線性特性；此外，亦透過適當的控制器設計，使壓電制動平台能達到高精度定位控制效果。實驗結果顯示，所設計的遲滯補償及控制器，能有效地消除非線性影響及達到預期的控制目標。
對於水平方向線性並聯機器手臂的工作空間分析與實作
(2024) 曾俊達; Zeng, Jun-Da
Delta機械手臂是並聯式機械手臂中的一種，在結構上可分為移動平台和固定底座，以及三個平行四邊形形狀，具有相同運動學結構的機械手臂，固定在一個固定底座上，依靠底座上裝設的馬達來驅動手臂上的連桿，對移動平台進行移動。大部分的Delta機械手臂是採用垂直方向，而本文中所展現的則是水平方向的Delta機械手臂，並介紹其特點以及針對Delta機械手臂的運動學、工作空間和與對運動軌跡進行分析，為水平方向Delta機機械手臂的應用提供參考。運動學分析分為正向運動學和逆向運動學。逆向運動學的解可以通過機械臂的參數以及幾何的分析來求得。利用逆向運動學的計算結果以及參數代換的方法，可以獲得Delta機械手臂的正向運動學之解。藉由正向運動學的計算結果，可以對Delta機械手臂的工作空間進行分析，並透過MATLAB模擬Delta機械手臂在3D空間中的工作空間。在運動軌跡方面，通過控制系統來操控機械手臂的運動，通過模擬與實驗對比，藉以優化Delta機械手臂的運動軌跡。
工業4.0計畫中智慧型機器人發展之趨勢
(國立臺灣師範大學師資培育與就業輔導處, 2015-09-??) 陳美勇; 鍾秉剛; Mei-Yung Chen; Bing-Gang Jhong
隨著國際因素與全球化衝擊，產業轉型勢在必行，各國紛紛提出產業戰略應對方案，臺灣要在國際上維持競爭力也應有所變化。本篇針對臺灣近年來智慧型機器人的發展情況進行概述，包括目前臺灣從事機器人相關研究之人力分析、目前臺灣具備的人才堵育計畫與競賽、產業發展情況以及發展優勢與機會等面向進行討論，期望能讓讀者能夠初步了解臺灣在智慧型機器人相關產業的發展與所面臨問題，以及思考未來臺灣將如何調整發展的步伐以跟隨世界的相關產業發展趨勢。