學位論文

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Subject: search.filters.subject.履帶機器人

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    具機械手臂之履帶式機器人協作任務之實現
    (2023) 謝佩哲; Hsieh, Pei-Che
    目前履帶式與機械手臂的相關技術已經越來越成熟，但是大部分的研究，還是將兩者分開來分別進行探討，鮮少討論結合的應用策略，因此本文嘗試結合履帶式機器人的移動導航與機械手臂的物件抓取等功能，以實現跨樓層移動取物、多平台的溝通整合以及具交集工作環境的人機協作任務為目標，提出演算法與系統架構。本文所使用的機器人平台為自行研發裝載了五軸機械手臂的履帶型機器人，透過雷射測距儀和超音波感測器的輔助，搭配牆面校準演算法，完成自動爬梯。為實現近端定位，利用ArUco圖示輔助，引導機器人更精準地移動至目標地，接著使用TensorFlow-Lite提供的物件偵測模型，找出場景物件，並建立3D虛擬環境，再根據場景模型，計算機械手臂的路徑規劃，進行物件抓取。另外本研究透過socket自行開發可以與非機器人作業系統架構開發的機器人進行溝通的簡易方式，讓履帶機器人可以跨平台收到由另一台機器人發送的取物需求，進行跨樓層取物的任務，並透過Mediapipe提供的手勢辨識模型，讓人類使用者以簡易手勢與機器人進行簡易的任務溝通，實現具交集工作環境的人機協作任務。
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    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。