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Item 全天候深度影像辨識之履帶自走(2012-06-17) 方乃弘; 曾建凱; 李宜勳; 王偉彥Item Design of hybrid sliding mode fuzzy PI controller(2005-10-01) 鄧聖山; 王偉彥Item 夜視型自主式群組校園巡邏機器人之研究--總計畫：夜視型自主式群組校園巡邏機器人之研究(行政院國家科學委員會, 2011-07-31) 王偉彥本整合型計畫的最終目標是讓群組機器人，能夠自主的在日間(一般CCD 辨識技術)、夜間或是光 線不佳(整合紅外線熱像儀影像辨識技術)的環境下，進行巡邏任務。子計畫二將以派屈網路理論，開 發夜間群組巡邏機器人之網路通訊、決策機制並以模糊派屈網路控制巡邏機器人之單機以實現分散式 網路控制概念。此外子計畫一將研發專屬群組機器人的資料庫、訊息整合系統與3D 使用者介面，建 立機器人估測電池電量及電池健康度之演算法。子計畫三將著重於發展未知環境之探索技術，藉各類 感測元件達到自主探索環境，完成機器人巡邏任務之環境地圖、地標標示與路徑規畫。子計畫四將利 用熱影像攝影發展非接觸式生物識別模組，另一方面，將根據熱影像攝影發展意外偵測模組(包含火災 識別模組與姿態模組)，此為使用熱影像式攝影機進行生物識別的附加價值。子計畫五使用熱影像攝影 技術使得機器人在巡視校園時，可以不受任何光線的影響，皆能清楚地偵測估算出環境中的行人與行 人的行徑方向和速度及相對位置。最後本整合型計畫將完成各項功能開發研究，以提高機器人在學界 和業界的實用性。Item 以演化法則為基礎之不確定間隔系統最佳控制器設計之研究(行政院國家科學委員會, 2005-07-31) 許陳鑑; 王偉彥本計畫係利用演化(evolutionary)法則以設計間隔系統(interval systems)之最佳控制器，使 所形成之閉迴路系統在不確定參變動時皆能穩定操作，並且滿足使用者所指定之強健增 益邊限(gain margin)及相位邊限(phase margin)等性能規格。設計目標係將控制系統之最 差狀況(worst-case)增益邊界/相位邊際與要求規格之誤差降到最低，因此，該設計可規劃 形成一最小化問題，而由所提出之基因演算法求解。作法上係藉由極值系統(extremal systems)求出開迴路系統在不確定參數變動下最差之增益邊限/相位邊限值，以建構一聚 積誤差函數(aggregated error)，再利用基因演算法搜尋一組最佳控制器參數，使其最差之 增益邊限/相位邊限仍可滿足使用者所指定之強健增益邊界及相位邊際等性能規格。為確 保系統強健穩定(robust stability)，各組染色體之適合度必須加以評估，本計劃將分別以 Kharitonov 多項式的根位址以及相關聯之4 個頂點系統(vertex system)之能量信號為基 礎，建構兩種限制條件處理機制(constraints handling mechanism)，用以整合到適合度評 定函數中，以有效評估各組染色體之適合度，方便演化過程之進〈行，為驗証所求得解答 之正確性，本計劃將利用Kharitonov 定理証明所求得系統強健穩定，並利用求得之32 個極值系統之Nyquist 圖，以證明系統滿足使用者指定的規格。藉由本計畫所提出之方 法，我們希望所求得之最佳控制器能不僅滿足使用者指定之規格，並且解除在實際應用 上之諸多限制問題，諸如：（1）不須限制控制器型式，它可以是任意型式之控制器， （2）不須限制不確定間隔系統之階數，（3）作法簡單，不需使用圖形觀察方法，避免 煩雜的數學推導及運算。本計劃最終將把所提出之設計法則嵌入前次專題研究計畫所發 展出來之設計工具箱(toolbox)中，並整合到Matlab 圖形介面(GUI)環境，以方便使用者 設計一強健穩定之最佳控制器。Item 最佳化B-spline神經網路近似非線性函數-使用基因演算法(2003-03-14) 張貞觀; 王偉彥在本文中，吾人提出一種利用最佳化B-spline類神經網路來近似非線性函數的方法。傳統的B-spline函數是固定基礎函數，然而本文是利用基因演算法來對 B-spline類神經網路的基礎函數及控制點做最佳化的調整。而且基因演算法可以藉由突變的運算，跳脫一般學習法則（如梯度下降法）在學習過程中可能會落入區域極值，無法找到系統的最佳值的問題。染色體由實數的方式組成，包括了B-spline類神經網路中的Knot向量及控制點。藉著B-spline區間調整的特性，使系統作細微的調整。最後以模擬例子驗證本論文方法的功效。Item 夜視型自主式群組校園巡邏機器人之研究--總計畫：夜視型自主式群組校園巡邏機器人之研究(行政院國家科學委員會, 2012-07-31) 王偉彥; 簡忠漢針對夜間校園巡邏群組機器人，本計畫設計並實現一個叢集式訊息整合系統。機器人相互之間可藉由訊息整合系統做訊息傳遞，同時可即時將訊息儲存於資料庫中。而針對某一類主動式移動機器人系統，我們提出一個使用混合式直接/間接適應性派屈模糊類神經網路之線上路徑追蹤控制。此外，一個創新的3D雷射掃描裝置是被使用來加強物體姿態的分析。藉由結合多項的感測裝置，例如:距離、角度的計算與其他的物理數據資料，本計畫發展出一個準確且可靠的身分辨識系統。Item 影像式距離及面積量測系統之改進(2006-06-09) 盧明智; 王偉彥; 高弘霖本文乃針對先前的研究，做了許多實用的改進，將使IBDMS(Image-based distance measuring system)實現三度空間距離量測的功能。本文所提出的量測方法，並非影像圖形辨識的方法。而是用攝影機配合兩道平行的雷射光束做為量測架構，只用到影像畫面中一條固定的水平掃描線，做為所有量測的依據。未來各種攝影機能直接具有距離量測的功能，本文提供一項新的應用方法。Item 氣候與地震劇變對堰塞湖演變機制及災害防治之研究--堰塞湖監測系統主控平台與資料蒐集網路之設計開發與建置(行政院國家科學委員會, 2011-07-31) 王偉彥; 盧明智堰塞湖監測系統主控平台與資料蒐集網路之設計開發與建置 本計畫將負責整個系統的控制平台的開發及完成以Zig-Bee硬體電路設計及研製。第一年計畫主軸為完成(RS-232＋Zig-Bee)及(USB＋Zig-Bee)無線網路傳輸裝置的研製，並進行實測模擬與程式修改及連線測試。依建置完成的通訊網路上傳所搜集的資料，主控端系統軟體規畫監控時點、資料格式、上傳方式及主控端無線網路模組設計與方式作為本計畫第二年欲完成的項目。本計畫之特色為：建置一套可以管控該地區所有有關堰塞湖監測的系統，並做立即的分析與判斷，且依現有的通訊網路完成資料上傳，讓決策中心做最快速及最明確的判斷。主控端控制平台建置完成後，將使各偵測端之間，或偵測端與主控平台之間都具有無線網路的傳輸功能。進而達到由決策中心下達監看點的選擇，及對每一個偵測器完成自我測試是否正常的訊息確認。達到監控每一個偵測端是否正常運作，並能記錄其偵測資料及自我測試之訊息，才能達到全面控管、即時維修的目的。Item 結合BMF模糊類神經網路與實數基因演算於系統鑑別上的應用(2002-03-16) 李宜勳; 王偉彥本文提出使用實數型基因演算法，找出最佳模糊類神經網路的權重值及BMF（Bspline membership function）控制點的方法。使用傳統模糊類神經網路透過梯度下降法學習，在學習過程中可能會產生落入區域極值的現象，在本文中使用BMP模糊類神經網路，藉著B-spline函數區間調整的特性，使系統作細微的調整。我們隨機建立初始的模糊評估法則，藉由循序搜尋單參數交配的實數基因演算法作為學習法則，並且由建立完整的自動學習機構來學習。我們使用實數基因演算法來解決二進制基因演算法在演化過程中，編碼解碼所造成複雜的運算。最後我們將它應用在離線調整，得到不錯的結果。