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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    四旋翼飛行器軌跡控制器的設計與實現
    (2024) 張佑駿; Chang, Yu-Jun
    本文使用串級模糊PID控制器來進行四旋翼飛行器完成循跡控制飛行任務,分析四旋翼飛行器的運動學,包括運動模型與運動方程式,在此基礎上,利用串級PID控制針對飛行器的角度與角速度進行姿態控制,後續增加模糊控制,利用模糊理論特性修改PID參數,使四旋翼飛行器在飛行時更穩定,最後利用感測器接收的訊號來判斷四旋翼飛行器的位置,以此達成更穩定的控制與軌跡追蹤,並使其能夠更精確地達到預定目標位置。最後進行實驗比較和分析,所提出的控制方法能有效實現對四旋翼飛行器的飛行控制與穩定性,並結合感測器使四旋翼飛行器完成循跡控制。
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    自製具手臂四輪移動平台之最佳路徑規劃與抓取
    (2022) 王偉權; Wang, Wei-Chuan
    本文自行設計具手臂的四輪移動平台,其中四輪移動平台的機械手臂擁有兩個自由度,可以垂直伸縮也可以水平伸縮,具有抓取物品功能。四輪移動平台本身可驅動前進、後退、左轉、右轉,因此四輪移動平台可以自由的移動,並且利用最佳路徑規劃到達指定地點。具手臂四輪移動平台,控制的核心是使用32位元的微控制器,將控制訊號傳至馬達驅動器來控制車輪與手臂的馬達。同時利用超音波感測器做為模糊控制的輸入並輸出相對應的目標轉速,使用霍爾感測器取得目前車子移動的狀態以及PIDNN (Proportional-Integral-Derivative Neural Network)控制器給予對應的控制訊號維持當前的速度。最佳路徑規劃是使用A-star演算法,實驗的場地會在各個轉彎處使用QR Code作為標記點,以利於四輪移動平台知道自己的位置並且執行對應的指令。最後,透過實驗驗證具手臂四輪移動平台能以最佳路徑移動至目標倉庫前執行抓取的任務。
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    應用於四輪移動機器人車的動態避障系統
    (2021) 郭勝斌; Kuo, Sheng-Pin
    本論文藉由整合四輪驅動車與機械手臂,完成一台移動機器人車。我們設計一結合了光流法與 SVM 分類器的移動行人影像運動偵測系統,以實現移動機器人的動態避障功能。此外,亦設計了一僅以單一影像輸入的影像伺服控制系統,用以精確的控制機械手臂完成夾取作業。最後,整合上述兩項功能,使移動機器人可以在複雜的工作環境中避障移動以完成夾取作業。移動機器人車的移動速度控制功能是由模糊控制器串聯比例、積分及微分控制器(Proportional-Integral-Derivative, PID)在微控制器中實現。應用於機械手臂的影像伺服控制系統利用單目測距,以單一組攝影機提供的影像輸入計算出目標物件的世界座標。將此資訊回傳至微控制器後,由微控制器計算並控制機械手臂移動至夾取物體的姿態。最後,移動機器人車透過整合實驗,驗證此機器人可以完成夾取指定物件,並在移動過程中對於行人進行避障的任務。
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    Resarch and Design of Control System for a Tracked Robot with a Kinect Sensor
    (2012-07-02) N.-H. Fang; I-H. Li; W.-Y. Wang; L.-W. Lee; Y.-H. Chien
    The paper displays a tracked robot that is capable of moving on pavement of any types. With Kinect’s in-depth info, the tracked robot can recognize pavement of any special kinds such as a ramp. In this paper, we use the example "recognizing a ramp and climbing it on an unknown pavement" to confirm the way to control a tracked robot. Four modes, a searching mode, a aligning mode, a closing mode and a climbing mode, are proposed to achieve the goal. Intelligent Fuzzy Controller is used here to reduce the cost of computing, increasing efficiency and have an ideal controlling effect.
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    Observer-Based Direct Adaptive Fuzzy-Neural Control for Anti-lock Braking Systems
    (中華民國模糊學會, 2006-12-01) G.-M. Chen; W.-Y. Wang; T.-T. Lee; C.-W. Tao
    In this paper, an observer-based direct adaptive fuzzy-neural controller (ODAFNC) for an anti-lock braking system (ABS) is developed under the constraint that only the system output, i.e., the wheel slip ratio, is measurable. The main control strategy is to force the wheel slip ratio to well track the optimal value, which may vary with the environment. The observer-based output feedback control law and update law for on-line tuning of the weighting factors of the direct adaptive fuzzy-neural controller are derived. By using the strictly-positive-real (SPR) Lyapunov theory, the stability of the closed-loop system can be guaranteed. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed control scheme forABS control.
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    Image-based fuzzy control system
    (Institution of Engineering and Technology, 2008-03-27) G.-M. Chen; P.-Z. Lin; W.-Y. Wang; T.-T. Lee; C.-H Wang
    A novel image-based fuzzy control (IBFC) scheme is developed to imitate the way humans use visual information to control objects. A CCD camera gathers images of the controlled plant, and a simple algorithm analyses the images. The proposed image analysis algorithm utilises image information more intuitively than visual servo control systems. The difference between a reference image and the current image is numerically expressed and directly used by a fuzzy control system using a human-like control law. To investigate the effectiveness of the proposed IBFC scheme, it is applied to control an inverted pendulum system. Simulation results show that the IBFC system can achieve favourable tracking performance without prior knowledge of the controlled plant.