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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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    基於物件角度分類演算法之機械手臂夾取策略
    (2021) 林叡安; Lin, Jui-An
    none
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    應用於自動化生產及分揀之物件姿態估測系統
    (2020) 陳薪鴻; Chen, Hsin-Hung
    近幾年來，產業為了提升生產效率，大量使用自動化生產設備取代人力，透過電腦視覺與機器運動控制的整合搭配，已大幅增加自動化生產的效率。受惠於GPU計算平台的普及，不論機器學習或是深度學習技術紛紛出現於各種應用場景之中，以往使用電腦視覺方法不能或是難以解決的問題，透過引進深度學習都有出色的表現。本文主要研究內容可分為三部分：第一部分利用輝達(Nvidia)所提出之基於深度學習單攝影機物件姿態估測演算法(Deep Object Pose Estimation, DOPE)，其中包含產生物件的立體模型，再匯入Unreal Engine遊戲引擎並搭配輝達深度學習資料集合成器(Nvidia Deep learning Dataset Synthesizer, NDDS)套件，產生訓練數據，用來對神經網路進行權重訓練，完成後即可用來對物件姿態進行估測；第二部分使用加拿大Kinova公司所生產之Jaco 2四軸機械手臂並透過機器人作業系統(Robot Operating System, ROS)完成物件夾取功能；第三部分運用PyQt設計一圖形使用者介面(Graphical User Interface, GUI)整合前兩部分，讓使用者透過單一介面即可獲得物件估測和手臂執行資訊，也可透過其進行參數調整。模擬於生產線上應用，用以輔助加工與分類之程序，達成自動化生產製造之目的。