科技與工程學院

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沿革

科技與工程學院(原名為科技學院)於87學年度成立,其目標除致力於科技與工程教育師資培育外,亦積極培育與科技產業有關之工程及管理專業人才。學院成立之初在原有之工業教育學系、工業科技教育學系、圖文傳播學系等三系下,自91學年度增設「機電科技研究所」,該所於93學年度起設立學士班並更名為「機電科技學系」。本學院於93學年度亦增設「應用電子科技研究所」,並於96學年度合併工教系電機電子組成立「應用電子科技學系」。此外,「工業科技教育學系」於98學年度更名為「科技應用與人力資源發展學系」朝向培育科技產業之人力資源專才。之後,本院為配合本校轉型之規劃,增加學生於科技與工程產業職場的競爭,本院之「機電科技學系」與「應用電子科技學系」逐漸朝工程技術發展,兩系並於103學年度起分別更名為「機電工程學系」及「電機工程學系」。同年,本學院名稱亦由原「科技學院」更名為「科技與工程學院」。至此,本院發展之重點涵蓋教育(技職教育/科技教育/工程教育)、科技及工程等三大領域,並定位為以技術為本位之應用型學院。

107學年度,為配合本校轉型規劃,「光電科技研究所」由原隸屬於理學院改為隸屬本(科技與工程)學院,另增設2學程,分別為「車輛與能源工程學士學位學程」及「光電工程學士學位學程」。

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    全向移動平台動態物件追蹤控制與設計
    (2023) 廖廷瑋; Liao, Ting-Wei
    全向移動平台(Omnidirectional Mobile Platform)是具有全向性的移動機器人平台,其機動性更高,但相對於傳統四輪平台在運動控制上也更為複雜。本文自行設計此移動平台,從車身、驅動系統、控制系統、各種感測器以及影像識別系統,並且整合移動平台和影像系統的軟、硬體功能。使其能完成一些簡單擬人類的動作。接著,詳細說明了全向移動平台的運動學分析,包括其運動模型和運動方程式。在此基礎上,介紹了運動控制方法,包括階層模糊控制和由PID控制結合類神經網路的PIDNN控制,並且加上動態物件追蹤技術判斷目標位置,並且預測其落點。最後,實驗結果表明,所提出的控制方法可以實現對平台的運動控制和穩定性控制,並且可以有效追蹤物件並且移動到指定定點。此外,該方法也具有一定的通用性,可應用於其他需要追蹤物件的全向移動平台上。
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    具手臂功能兩輪追蹤平衡車
    (2018) 盧世浚; Lu, Shih-Chun
    本論文實現一個具有手臂兩輪自主機器人,其主要架構包含馬達與驅動器、機器手臂、及影像物件追蹤系統。我們採用了四組比例、積分及微分控制器(Proportional-Integral-Derivative,PID)分別為位移、速度、角度與追蹤的PID進行對兩輪機器人整體的控制,其中位移的PID負責控制兩輪機器人與目標物的距離,速度的PID控制兩輪機器人速度,角度PID為了避免兩輪機器人過度傾斜,最後經由追蹤PID取得方位的控制力達成影像物件追蹤。影像物件追蹤是利用平板電腦影像模組取得即時影像,經過辨識後傳送目標中心點位置,計算後取得方位再經由追蹤PID的輸出控制力來達到影像物件追蹤。最後利用機器手臂,實現取得目標物件的功能。 透過以下幾個實驗,包含影像辨識實驗、影像追蹤實驗、追蹤吸取物體實驗,證明此論文的方法是可行的。
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    Real-Time Tracking of Human Body Based on Discrete Wavelet Transform
    (2007-01-19) Shyang-Li Chang; Chen-Chien Hsu; Tsung-Chi Lu; Ti-Ho Wang
    A novel human body tracking system based on discrete wavelet transform is proposed in this paper based on color and spatial information. The configuration of the proposed tracking system is very simple, consisting of a CCD camera mounted on a rotary platform for tracking moving objects. By using the position information of objects in the image frame captured by the camera, the rotary platform is controlled to position the tracking object around the central area of images to improve tracking efficiency. Thanks to the use of discrete wavelet transform, computations can be significantly reduced while achieving real-time tracking.