電機工程學系
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歷史沿革
本系成立宗旨在整合電子、電機、資訊、控制等多學門之工程技術，以培養跨領域具系統整合能力之電機電子科技人才為目標，同時配合產業界需求、支援國家重點科技發展，以「系統晶片」、「多媒體與通訊」、與「智慧型控制與機器人」等三大領域為核心發展方向，期望藉由學術創新引領產業發展，全力培養能直接投入電機電子產業之高級技術人才，厚植本國科技產業之競爭實力。
本系肇始於民國92年籌設之「應用電子科技研究所」，經一年籌劃，於民國93年8月正式成立，開始招收碩士班研究生，以培養具備理論、實務能力之高階電機電子科技人才為目標。民國96年8月「應用電子科技學系」成立，招收學士班學生，同時間，系所合一為「應用電子科技學系」。民國103年8月更名為「電機工程學系」，民國107年電機工程學系博士班成立，完備從大學部到博士班之學制規模，進一步擴展與深化本系的教學與研究能量。
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Item 視覺型同時定位與建圖系統及其在FPGA上的實現(2017) 簡江恆; Chien, Chiang-Heng本論文針對機器人同時定位與建圖之問題，提出了一個基於線性模型之視覺型同時定位與建圖(Visual Simultaneous Localization and Mapping, V-SLAM)系統，並設計FPGA硬體加速電路，實現一個低成本、低功耗及高運算效率的系統，讓機器人行走在未知環境的過程中，能即時地建立三維環境地圖，同時估測自己在地圖中的狀態。基於線性模型之V-SLAM系統利用SIFT演算法的優勢偵測影像上的特徵點，並利用特徵點的資訊與key-frame選擇機制避免不必要的運算量，而地標管理則負責濾除不可靠的地標，使得攝影機相對狀態估測演算法能夠穩定地估測相對於前一時刻之旋轉與位移矩陣。為了建立完整的三維特徵地圖，本論文提出之一個線性方程式，讓地標能夠以二次收斂的速度更新其狀態，再藉由定位的線性方程式估測攝影機的絕對狀態。當機器人再次造訪先前看過的景象時，本論文基於線性模型描述先前之影像與當前影像的相似度，並利用離群權重函數濾除離群影像，以正確地偵測loop closure，使得機器人能進一步透過改良型軌跡校正演算法校正每一個攝影機及地標狀態，以提供更精準的定位與建圖結果。另外，基於硬體加速電路平行處理的優勢，本論文將此系統實現在低階的FPGA平台上，以快速地提供機器人的狀態及環境地圖，其中的One-Sided Hestenes-Jacobi演算法便是本論文設計之模組之一，用以實現奇異值分解模組。為了驗證本論文提出之V-SLAM系統，本論文透過軟體模擬實驗、利用RGB-D攝影機在小規模之室內環境的實驗以及利用著名的KITTI資料庫提供雙眼視覺在室外大環境的實驗等，與既有之文獻相互比較，而實驗結果可發現，基於線性模型之V-SLAM系統能夠穩定地提供精準的定位結果，且地標更新演算法也確實能建立較為完整的三維地圖，此外，利用查準率與查全率曲線也可發現，本論文提出的loop closure偵測演算法能正確地偵測loops。此外，在硬體電路之實驗中，本論文利用實際環境的特徵點資訊，加以驗證硬體之效果；從實驗結果可知，相較於一般電腦的運算速度而言，FPGA在定位與建圖分別加速了約350倍與460倍的運算時間，顯示本論文之V-SLAM系統可在低階、低成本、低功耗的平台上達到即時進行同時定位與建圖的效果。Item 基於增強型ICP演算法之雲端多機器人建圖(2015) 溫苡柔; Wen, Yi-Jou迭代最近點演算法是一種用來將兩群點集合對齊的方法，常使用於 2D 和 3D 幾何圖形的對齊。本論文使用機器人搭載雷射測距儀收集雷射資料，透過其掃描資訊作為點集合資訊，再使用迭代最近點演算法疊合，完成一個未知環境地圖的建立。但原始 ICP 演算法容易因為雜訊和離散點的關係，使得對齊效果不準確，尤其是在連續掃描的狀況下，對齊誤差越大，導致疊合精確度低和運算時間龐大。故本論文提出基於增強型ICP演算法實現於雲端運算架構，將原本序列進行所有雷射資料的過程，提出一分散式計算架構，使得所有雷射資料可以透過平行化的過程進行增強型ICP演算法，此演算法可大幅降低計算負擔並提升對齊的精確度，獲得更準確的環境地圖。接著將單機器人延伸至多機器人系統，將增強型ICP演算法結合加速強健特徵法，主要利用影像資訊判斷多機器人是否於相同的環境，在未滿足影像特徵門檻值前，單機器人將於各自的環境建立區域地圖，一旦滿足特徵匹配後，將多機器人的區域地圖資訊再以增強型ICP演算法疊合，進而增加建圖的效率。Item 應用於室內自然環境且可與人自然溝通之居家服務機器人--子計畫三：居家服務機器人之即時動態導航與定位學習之設計與實現(行政院國家科學委員會, 2010-07-31) 許陳鑑; 盧明智本計畫之主要目的在於研究居家服務機器人即時動態導航與定位之設計與實現，包 含：環境感知、導航(robot navigation)、以及迴避障礙等功能，使居家服務機器人能具有 自主認知與熟習環境的能力，以協助各個子計畫達成希望執行的任務。配合總計畫第 一、二年預定完成Robotcup@home 基礎及進階指定競賽項目的目標，本計畫將以：(1) 多感測器之障礙物偵測系統、(2)感測器資料融合、(3)虛擬環境地圖建立與定位、(4)自 主避障、(5)動態路徑規劃、以及(6)障礙空間資訊描述等六項研究重點，完成：(1)建立 一多重感知障礙物偵測系統，整合各種異質感測器之量測資訊，提供可靠之環境障礙物 資訊，(2)利用多種數據融合(sensor fusion)技術實現感測器資料融合，以提供可靠的量測 結果，作為建立地圖與避障之依據，(3)利用多種建地圖(map building)技術，建立並更新 未知環境之虛擬空間地圖，作為機器人自主導航的依據，(4)以多種啟引式演算法 (heuristic)以及演化計算法(evolutionary computation)實現最佳路徑之規劃，使機器人能據 以行動，快速且安全到達目的地，(5)依多重感測數據融合資料以及目標物移動方向之估 測，實現自主避障之功能，使機器人能安全行進，(6)利用多重感測數據融合資料作訊號 處理與座標轉換，實現障礙空間圖形化描述(obstacle profiling)，精確呈現障礙物空間資 訊。並與其他子計畫整合，使居家機器人能夠實現Robotcup@home 所指定之基礎及進 階競賽項目。第三年則針對適合台灣居家環境之機器人的相關項目進行研發，包含：(1) 提供居家空間多重輔助定位，包含超音波、RFID、以及影像式輔助定位，以校準機器人 位置，提供機器人精確定位，(2)建置即時遠端監控與整合式互動介面，方便使用者透過 遠端連線的方式進行監控，增加居家服務機器人的實用與便利性，(3)以嵌入式統軟硬體 協同設計(Hardware/Software Co-design)觀念，實現各種所提出之演算法，改善機器人定 位、路徑規劃、避障之執行效能，全面提升機器人之導航及避障性能。Item 應用於室內自然環境且可與人自然溝通之居家服務機器人--子計畫三：居家服務機器人之即時動態導航與定位學習之設計與實現(II)(行政院國家科學委員會, 2012-07-31) 許陳鑑; 簡忠漢本計畫之主要目的在於研究居家服務機器人即時動態導航與定位之設計與實現，包 含：環境感知、導航(robot navigation)、以及迴避障礙等功能，使居家服務機器人能具有 自主認知與熟習環境的能力，以協助各個子計畫達成希望執行的任務。配合總計畫第 一、二年預定完成RoboCup@home 基礎及進階指定競賽項目的目標，本計畫將以：(1) 多感測器之障礙物偵測系統、(2)感測器資料融合、(3)虛擬環境地圖建立與定位、(4)自 主避障、以及(5)動態路徑規劃等項目為研究重點，完成：(1)建立一多重感知障礙物偵 測系統，整合各種異質感測器之量測資訊，提供可靠之環境障礙物資訊，(2)利用多種數 據融合(sensor fusion)技術實現感測器資料融合，以提供可靠的量測結果，作為建圖、定 位與避障之依據，(3)利用多種地圖建置(map building)與自我定位技術，建立並更新未知 環境之虛擬地圖以及準確估測機器人的姿態，作為機器人自主導航的依據，(4)以多種啟 引式演算法(heuristic)以及演化計算法(evolutionary computation)實現最佳路徑之規劃，使 機器人能據以行動，快速且安全到達目的地，(5)依據多重感知障礙物偵測的結果以及目 標物移動方向之估測，實現自主避障之功能，使機器人能安全行進。並與其他子計畫整 合，使居家機器人能夠完成RoboCup@home 所指定之基礎及進階競賽項目。第三年的 目標主要是要延伸居家服務機器人的功能，針對適合台灣居家環境之機器人的相關項目 進行研發，包含：(1)利用影像式定位法配合目標物特徵辨識技術對障礙物進行偵測，以 確定目標物之空間座標位置，(2)提供居家空間多重輔助定位，包含超音波、RFID、以 及影像式輔助定位，以校準機器人位置，提供機器人精確定位，(3)利用多重感測數據融 合資料實現3D 地圖建立與圖形化介面設計，精確呈現障礙物空間資訊，(4)以嵌入式系 統軟硬體協同設計(Hardware/Software Co-design)觀念實現各種演算法，期使運算速度能 夠大幅提升，達到即時處理之需求，全面提升機器人之導航及避障性能。