學位論文
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Item 基於ROS開發工業應用之無人搬運車安全及強健移動式機器人導航策略(2020) 鄭敬錡; Cheng, Ching-Chi現今自主式移動機器人已成為製造工廠邁向智慧化的重要元素，本論文主要為提出無人搬運車(AGV)的設計與開發，並整合該無人搬運車將軟硬體的設計至以機器人作業系統(ROS)環境為主的車載控制系統中。為了滿足製造過程中具備有高度彈性化物料運行的要求，本文開發的AGV整合了多種功能，可自由的在站點之間進行導航，並能閃避障礙物，以及與遠端監控中心進行協調。除此之外，AGV系統中還包括即時定位與建圖（SLAM）、路徑規劃、路徑追蹤、搬運貨料架、自動充電以及數據記錄等技術，並在類產業環境下成功進行了測試。為了確保AGV在導航過程中是否能安全移動，透過動態窗口避障法（DWA）在路徑追蹤時可閃避障礙物並回到原本規劃之導航路徑上。另一方面，使用者可通過設計好的可視化界面遠端監控AGV的運行狀態，並自行規劃AGV的運行流程。本文提出的AGV自動化物料搬運方案，在實際工廠生產線環境中作進一步驗證，實驗結果證實，本論文所開發AGV之相關技術確實提供了有效且安全的解決方案，能夠實際運用於在工廠生產線實際環境中。Item 具有高計算效率之視覺型即時定位與建圖演算法(2013) 楊誠愷; Cheng-Kai YangFastSLAM是目前解決即時定位與建圖的熱門方法。雖然FastSLAM2.0的執行速度已經比EKF-SLAM快，但是當地標越來越多的時候，FastSLAM2.0也會因為需要多次比對量測資訊與已存在粒子中之地標，造成執行速度過慢，無法達成即時處理的目標。因此，本論文提出一種新的SLAM架構，稱之為「具有高計算效率之及時定位與建圖演算法(CESLAM)」，捨棄一開始在FastSLAM2.0中利用環境資訊更新粒子位置的階段，改成跟FastSLAM1.0一樣，先用里程計資訊更新粒子，在更新完粒子資訊後，選擇跟量測資訊似然性最高的已存地標更新粒子狀態後，再更新地標位置。模擬結果顯示，我們所提出的演算法可克服多次比對而造成執行速度過慢的問題，同時也提升了定位與建圖的準確度。實驗方面，我們使用Pioneer 3-DX機器人作為移動平台，搭配Kinect感測器進行以SURF為基礎的視覺型即時定位與建圖(V-CESLAM)，實驗結果證明，本方法可以即時地讓機器人在經過大幅的移動及旋轉後，依舊能定位出自己所在的位置，並成功建立出機器人周圍的環境地圖。Item 結合環境探索策略與路徑規劃之適應計算性同時定位與建圖(2016) 龔大瑋; Kung, Da-WeiFastSLAM是目前解決同時定位與建圖最主要的方法，其中FastSLAM 2.0隨著地標的不斷增加，量測資訊與粒子內所存地標的比對次數也會大幅增加，導致計算效率降低。因此本論文提出一改良方法，稱之為「適應性計算之同時定位與建圖演算法(ACSLAM)」，在一開始的粒子更新階段係與FastSLAM 1.0相同，只採用里程計資訊，接下來在更新地標的階段，先選擇與量測資訊有最大相似性的地標先更新粒子狀態，再來更新地標。並且在重新取樣的階段使用「有效取樣大小」的值來決定下一次演算法的粒子數目，透過此方法來提高計算效率以及定位的精確度。然而單純運用SLAM演算法並無法進行環境探索與路徑規劃，因此本論文將ACSLAM整合基於邊緣偵測(frontier-based)之環境探索方法以及向量場路徑規劃，使機器人能完全自主性的執行任務。在實作方面，我們選擇了Pioneer 3-DX機器人作為移動平台，並搭配SICK感測器來偵測周圍環境，實驗結果證明，本方法可以使機器人在完全未知的環境下，自主地將環境探索完畢，並且完成建圖定位以及路徑規劃的任務。Item 具高運算效率之單攝影機視覺型同時定位與建圖系統(2016) 黃騰緯; Huang, Teng-Wei解決同時定位與建圖問題最常用的方法是FastSLAM演算法。而FastSLAM2.0的運算效率雖比EKF-SLAM來的高，但FastSLAM2.0會隨著探索時間的增加，比對先前所見地標資訊的次數變多，導致運算效能降低。故本論文對此提出一改良方法，稱之為「具高運算效率同時定位與建圖演算法(ROSLAM)」，在預測機器人位置時可視當前粒子收斂情形，決定是否使用感測器資訊更新機器人位置；並且在每一時刻檢查範圍內的地標數量是否與前一刻相同來判斷是否更新地標。模擬結果顯示，本論文所提出的演算法較FastSLAM2.0與CESLAM皆有兩倍或更高的運算速度提升，並且維持一定精準度。另外，由於SLAM演算法常常搭配雷射感測器來完成任務，但較好的雷射感測器不僅重量可觀，價格也不斐。因此本論文提出一影像特徵量測系統，使用單一攝影機搭配影像處理的方式，將地面與非地面物的邊緣特徵找出並計算該特徵點與機器人的距離，來達到取代傳統雷射感測器的目的。實驗結果證明，本系統除了可以單獨使用於距離量測外，也可與ROSLAM結合，成為具高運算效率之單攝影機視覺型同時定位與建圖系統。Item 以雲端運算為基礎之增強型同時定位與建圖(2015) 林東源; Lin, Tung-YuanFastSLAM演算法常常被用來解決同時定位與建圖問題。雖然FastSLAM2.0的運算效率比EKF-SLAM來的高，但是隨著地標數目增加的時候，FastSLAM2.0會因為需要多次比對量測資訊與粒子內存的地標資訊，而降低運算效率。因此，本論文提出一改良作法，稱之為「增強型同時定位與建圖演算法(ESLAM)」，避免只用里程計資訊預測機器人位置，也使用環境資訊更新機器人預測位置，並選擇與量測資訊相似性最高的地標資訊先更新機器人位置後，再更新地標位置。模擬結果顯示，我們所提出的演算法相較於FastSLAM2.0具有較高的運算效率，且具有較良好的定位與建圖準確度，而相較於CESLAM雖然犧牲了些許運算效率，但提升了準確度。由於SLAM演算法常需要複雜計算，使得執行效率低落，無法達成即時處理的目標。因此，我們提出一雲端運算架構，將計算密集的任務卸載至雲端運算平台，運用雲端的快速運算以提升演算法之效能，其作法係利用RPC傳輸協定搭配雲端平行化架構進行以雲端為基礎之增強型同時定位與建圖。實驗結果證明，本方法可以確保定位與建圖的準確度之外，並運用雲端運算提升同時定位與建圖之執行效率。Item 特徵提取型同時定位與建圖演算法及其在FPGA之實現(2015) 石顏彰; Shih, Yan-JhangFastSLAM 為解決同時定位與建圖的有效方法，但由於地標數過多，容易造成運算量過於龐大而導致系統發散。原始的快速同時定位及建圖(Fast Simultaneous Location and Mapping, FastSLAM)收斂效果好，但會因為地標數目增加所造成誤差的累積，而導致系統發散，論文中透過向量比對機制，使得特徵變化較大的感測資訊被保留下來，減少與現有地標比對的機會，且使得資料關聯的結果較為準確，最後更利用準確的地標更新機器人的位置以提升定位精準度。為了驗證論文所提出方法可以確實有效提升精確度以及降低其運算量，將會利用傳統FastSLAM與本論文所提出之特徵提取型SLAM以多種不同地圖進行模擬並比較其結果。同時，本論文也使用FPGA晶片將此改良同時定位及建圖實現於硬體電路以縮短運算時間，並增加其演算法之運用性。