學位論文

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    基於深度學習影像辨識之兩輪平衡車追隨系統
    (2020) 張乃祥; Chang, Nai-Hsiang
    為了達到人類搬運行李及短程移動時省力的效果，本論文提出兩輪平衡車架構的電子輔具，且基於Robot Operating System (ROS)之軟體架構下進行開發，具備四種功能模式提供使用者做使用。該平衡車使用模糊理論來達到自主平衡的控制，由於模糊控制器的設計並不需要運動學的模型，僅需要使用專家經驗並由機器的實際輸出表現來微調參數即可，所以在控制器的設計相當簡便且能達到良好的控制表現。本論文設計了四種功能模式，分別為手拉車模式、遙控模式、載人模式和追隨模式，其中以手拉車模式和追隨模式為主要的輔具功能。手拉車模式為兩輪平衡車上方安裝手把來供使用者進行行李車的拖拉，手把上有一搖桿用來控制拖拉車的轉彎，可以用來當作省力的行李搬運車；追隨模式則是使用單眼攝影機結合深度學習來辨識目標物並且追隨，而深度學習影像辨識的模型是使用Single shot multi-box detector (SSD)。最後，透過實驗來驗證兩輪平衡車成為電子輔具可行性。