學位論文
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Item 基於Kinect感測器之智慧型履帶機械人 於未知坡道環境行走設計(2012) 方乃弘; Nai-Hong Fang為了使履帶機械人在未知環境中可以有效克服特殊的地形，本論文提出利用Kinect感測器為基礎之履帶機械人的控制方法，其中控制模式包括尋找模式、對準模式、近距離模式及爬坡模式。目前大部份智慧型機器人在未知環境中尋找目標物或辨識物體需靠CCD去辨識，然而在顏色複雜環境下會導致辨識效果大幅度降底，本論文利用Kinect感測器抓取出目標物的深度資訊來進行物體辨識，利用深度影像灰階圖去辨識目標物，可改善傳統CCD在影像辨識上的光線影響，並且可引進新穎的深度辨識概念。傳統機械人在不同控制模式間的轉換都以階段式為主，階段式的控制方法若在某個模式中發生問題，則在後面的模式將無法執行，所以在本論文中引進了第二類區間式模糊系統設計(interval type-2 fuzzy fusion)來平行整合不同控制模式，第二類區間式模糊系統會即時進行調整每項控制模式的權重值，調整權重後，各項控制模式會按照權重要性決策輸出。最後在本論文中，我們利用在未知環境中搜尋斜坡並完成爬坡的實驗來驗證本論文的行為模式和智慧型機器人的效能。