機器人、自動控制與儀錶
| 名次 | 作品名稱 | 作品簡介 | 連結 |
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 | 可行進於彎曲管之多功能監控載具 |
2 0 1 4年高雄氣爆事故，因四吋丙烯管線遭外力受損，致管壁由外向內腐蝕，日漸減薄，無法負荷輸送管內之壓力而破裂，導致運送中的液態丙烯外洩引發爆炸，造成 32人罹難、 321人受傷。這可怕的數字不只是高雄人的夢靨，更造成全台灣人的陰影，我們都不知道自己腳下踩著的是安全的陸地，亦或是危機四伏的地雷。沉痛過後，我們必須正視這些看不到的隱憂，因此吾等研發一種特殊機構的探勘機器人，能夠一探管線內壁。尤其是地下埋管，無法直接觀察是否損壞，更需要此機器人深入探勘，而在平時對管徑的監控保養也是必須的，吾等也有將維護清潔的功能融入其中，並且搭配創新的多節式爬管機構更能在彎曲的管壁中行進到達每個指定位置。 機器人係以 ST微處理機做為控制核心，並配置了溫溼度感測器、氣體感測器與無線攝影機等設備。將感測器蒐集之參數，透過 藍芽及wifi做資料傳輸，配合無線攝影機傳回即時畫面， 讓使用者能在遠端觀測資料 。本專題主要分成兩大系統，分別為「載具作動系統」與「監控端系統」。監控機器人一直是研究的熱門，如太空探勘車先行偵查行星的地形，又或者救災機器人搜索崎嶇的地形，而吾人將自身創新機構加入管壁機器人中，此機構設計比起市面上的管壁機器人更能穩固的讓機體於管壁中行進。 | Link |
 | 踩著球走 | 本作品「踩著球走」機器人主要想實現星際大戰STAR WAR7電影中之BB-8圓球機器人，由於BB-8圓球機器人基本上的整體架構就類似於倒立單擺系統，具有不穩定、非線性以及欠致動性等特性，不管在硬體製作上或在軟體實現上均有一定程度之難度。本作品設計實現了如同電影中1:1真實比例的BB-8圓球機器人，希望除了外觀造型很像外，甚至連BB-8圓球機器人在電影中出現的動作也要真實實現出來。本作品依照這台BB-8圓球機器人做出一台外型接近的「踩著球走」機器人，除了滿足星際大戰迷的期望，透過遙控功能搭配聲音與燈光效果，也能增加與機器人互動的趣味性。
由於BB-8圓球機器人為一不穩定、非線性以及欠致動性系統，在機構與控制上都是一大挑戰，機構要如何設計才能讓其易於平衡與控制、控制法則要如何設計才能讓其擁有強健的控制響應，都是本作品值得研究的課題。本作品設計之「踩著球走」機器人除了能夠自我保持平衡以外，還能夠透過使用者來遠端控制使機器人達成移動、旋轉以及播放MP3音效及音樂等動作。根據我們所規劃的系統架構可以得知，當使用者透過自製的遙控器可以平穩地控制「踩著球走」機器人移動或旋轉，甚至可以有聲音或燈光等互動提高使用者樂趣。 | Link |
| 懸吊行程偵測之動態避震控制系統 | 本作品以微控制器為核心，整合霍爾距離量測、加速度感測及伺服馬達控制，完成一套懸吊行程偵測之動態避震控制系統。利用霍爾感測器可量測磁場變化的特性，並將磁鐵裝設於避震器上固定，當避震器開始壓縮行程時，霍爾感測器會感測到磁鐵的磁場變化，並將此數據輸入至微控制器，做演算法判斷得知目前的懸吊行程距離。當騎乘時藉由霍爾感測器即時偵測避震器的懸吊行程與震動變化，將數據經過濾波及變異數演算後，得知目前懸吊行程距離，再進行騎乘動態分析，且當避震器上的阻尼檔位不同時，會依照當下阻尼位置，判斷目前的懸吊行程距離是否過於壓縮，當阻尼位置為最硬時，如果懸吊行程過於壓縮，將輸出適當的脈波訊號控制伺服馬達位置調整本系統設計之機構將避震器阻尼設置於最適合當下路況。本系統可調整六段阻尼係數，配合騎乘路況與懸吊行程自動將避震器調整至最佳狀態，大幅減少騎乘者對避震器調整的煩惱，且可有效提升騎乘的安全性及舒適度，達到最佳的騎乘體驗。 | Link |
 | 衛星定位聲納避障潛水兩棲探勘車 | 面對險惡或未知的環境等等，或是人類難以抵達之處所，無人載具總是在前線擔任先鋒，替我們在未知的惡劣環境下進行作業與勘查。在現今無人探勘車的研究大多是對陸地的特化型，不管是輪型、履帶還是仿生物等，它們以各種特殊的機構來適應各式各樣的陸面，然而當遇上河流、湖泊或是海洋等屬於水域的部分，不是停留原地就是換其他的無人探勘載具重新執行探勘任務，為了解決這個問題吾輩參考了四軸飛行器與機翼的結構，使其在水域能自由的航行，而在陸地上又有履帶車的結構，來適應崎嶇不平的路面，能快速的在陸域與水域切換行動的方式，此探勘車以Microchip的微處理機作為主要的控制核心，並藉由無線通訊模組的配合，實現遠端遙控的能力，有別於普通之無人載具，其結合陸域與水域的適應力為一體，又有遠端遙控的功能，並且能及時在人為操控遇到障礙物時自動避開障礙物，因此本作品為適用各種環境、彈性高且多功能的無人載具，可在未知多變的環境或複合式災害搜救中提昇效益。 | Link |
| 具人臉辨識之保全型機器人 | 隨著人工智慧深度學習技術的快速發展，透過卷積式神經網路(CNN)進行影像識別成功的應用比比皆是，其成果也比過去透過機器視覺技術發展的演算法有更精準的辨識結果。本作品希望透過深度學習技術來協助公司入口進出的人員的識別。由於公司入口出入的人有時比較多且複雜，為了能夠協助警衛過濾進出人士，本作品設計出具有人臉辨識的機器人，用來掌控出入公司的人員，以達到保全的效果。機器人具有移動功能，有別於以往使用固定式裝置，靈活度更高，並減少死角的發生。
除此之外，為了避免因為攝影機未照清楚人臉或者人員刻意遮住人臉所造成辨識的錯誤，本作品當無法正確識別人員身分時，蜂鳴器會發出警告且LED發亮警示並請保全特別進行處理，避免因為出入人員眾多時有所疏忽，造成安全上的問題。 本作品結合身分識別系統跟全向輪移動平台來達到無死角的巡邏及即時的身分識別。身分識別系統的硬體部分是透過NVIDIA Jetson TX2來實現深度學習卷積式神經網路演算法(CNN)的實現，全向輪平台則是透過Innovati Explore Board控制板控制三組伺服馬達進行無死角的移動。兩系統間透過UART進行控制命令的傳送。 | Link |
| 視障者藥物辨識輔具及其雲端平台 | 隨著高齡化社會來臨，人口的平均年齡越來越大，身體機能的衰退，視力一年不如一年，各種的慢性病也隨之而來。每天需要服用的處方笺和保健食品卻逐年增加，因此高齡慢性病患在多重用藥時可能因為不清楚藥物名稱與副作用等資訊導致對身體造成負擔，甚至有生命危險。
目前世界各先進國家已逐漸邁入老齡化的高齡社會，而視障者中就有一半以上是老年，他們也因慢性病而困擾不堪，隨著年齡的增長導致生理機能退化，在罹患慢性病需要多重用藥的情況下，這些視障老年人更容易吃錯藥，然而全世界不合理用藥致死人數其實已經占疾病死因中的三分之一，這些病患用藥錯誤之事件將會造成極大的醫療損失，視障者們在這方面更沒有生命保障，因此本團隊開發以穿戴式裝置為基礎，提出一套能夠幫助視障朋友在多重用藥情況下安心服用其藥物的系統稱之為「用於視障者藥物辨識之穿戴式智慧眼鏡裝置及其用藥安全雲端管理平台」，其主要系統架構分為智慧眼鏡、藥物辨識裝置、視障者用藥安全雲端管理平台，當視障朋友戴上智慧眼鏡後，眼鏡上的攝像頭會擷取圖片，藥物辨識裝置辨識藥物的種類與數量後會發出語音通知用藥是否正確，而本系統透過深度學習技術來辨識藥物，其成功辨識率已高達90%以上，可以確實達到正確用藥的效益。 | Link |
 | 智慧型瓦斯烘豆機外掛監控模組 | 受到世界趨勢的影響，臺灣漸漸邁入產業自動化，由於臺灣的咖啡市場不斷攀升，至今是已具有龐大利益的成熟市場。由於烘焙咖啡豆的過程繁瑣，因此烘焙好的熟豆比咖啡生豆販售價格更加昂貴，這更能襯托出本作品所擁有的價值。
近幾年咖啡的價格水漲船高，而消費者也越來越挑口，使家庭型烘豆機逐漸在咖啡界中嶄露頭角。使用者能依據自身的喜好烘焙出不同風味的咖啡豆，但過程卻冗長且複雜，若想重現先前烘焙的風味卻因經驗不足而無法烘焙出理想的口感，連專業烘焙師也沒有絕對的把握能夠烘出與先前一樣風味的豆子。 本作品能夠紀錄環境溫濕度、大氣壓力、爐內溫度以及豆溫，即時顯示在螢幕上給使用者做為參考數據且記錄下來。對於一般使用者能夠彌補經驗不足的缺點，於精品咖啡商家來說可自行購買生豆烘焙，不需多餘的人力便可同時使用多臺烘豆機烘焙不同品種的咖啡豆，減少人力成本上的支出；後續再經由系統的自動化控制，讀取之前存入SD卡內的記錄檔，依據當時數據，本設備將自動為使用者調整火力、風力來烘出相同烘焙節奏風味的豆子。 | Link |
| 具物件追蹤抓取之越障探勘機器人 | 台灣位處於環太平洋地震帶，地震非常頻繁，再怎麼小心、預防也無法避免其
發生。如 2018 年花蓮大地震大樓倒塌事件，此事故造成了許多人員的傷亡，在事故發生後由於大樓尚未完全倒塌，人員受困在一樓，大型開挖機具無法開挖，導致救災不易。在事故現場往往都是些無法預測的路面，斷垣殘壁、瓦礫遍地。因此吾等研發一種具有特殊機構的探勘機器人，機身採鋁製骨幹，輕巧堅硬，以及特殊平行四桿結構，能輕易地行駛於顛簸崎嶇地形，以及階梯地形，是災區勘察的絕佳幫手，此機器人以 Microchip PIC 微處理機做為控制核心，無線攝像頭，以及具有高摩擦力的越障輪胎，並搭載了無線通訊模組做為資料的傳輸，透過無線攝像頭傳輸之影像進行影像辨識與傳遞控制指令作配合，增強進入地面顛簸，災難地區之探勘能力，協助救災人員收集災區各項資料，對不同災區規劃出最有效之救援行動，以減少人員傷害。 移動式機器人一直是研究的熱門，如太空探勘車先行偵查行星的地形，又或者救災機器人搜索崎嶇的地形，都需要機器人具由強大的探勘能力，而輪式機器人擁有結構簡單、移動靈活且控制能力等優點，為了增加其適應崎嶇地形，有些移動式機器人的設計採取履帶式的輪子，但是此設計造成機器人移動速度相對較低，以及靈活度較差的問題，在某些情況下或許並不適合，因此，吾等選擇研究此運用特殊 的機械結構，使其具有高速的移動能力，並仍擁有優秀的越障能力。 | Link |
| 具人工智慧導航自走車 | 現今工廠中的產線自動化，貨品搬運主要以輪型機器人為主，並且大都還是使用磁帶感測來做為行進路徑判斷的依據，有時候會因為磁帶汙損或斷裂而造成輪型機器人誤判而造成停擺，此種輪型機器人行走的路徑也較為死板，遇到障礙物或人群就會停止或不流暢的閃避障礙物，為了要解決這些問題，我們將研發一台有別於以往只應用在工廠的輪型機器人，我們將研發一台可以流暢的在障礙物或人群中自動導航的輪型機器人，並加入機器學習中的G-mapping演算法來使本車載平台更加聰明 ，所以我們將本作品命名為具人工智慧導航自走車。
本作品旨在我們要研發一台具有自動定位及導航功能之自走車，主要功能是我們只需要在一個空間對具人工智慧導航自走車指定終點的位置，它就會規劃路徑並自動行駛到終點，主要應用於像是商場或是機場的環境，在商場中本車載平台可以導引顧客找到想要買的商品，在機場大廳裡，可以導引旅客至登機門登機，本自走車最大的特色為利用UWB室內定位系統進行地圖建置，定位出車載平台的位置，再使用360度光達進行SLAM地圖掃描建模，運用室內定位及地圖建模之數據資料，在ROS系統上開發及完成自動導航之主要功能。 | Link |
| 三角鐵琴 | 還記得有一次在某一個機器人展的影片裡，有看過一種機械手臂，是可以透過人直接拉動機械手臂，控制手臂的運動路徑，接著按下開始鈕後，手臂會按照剛剛學習的路徑做出人類所要求的動作。以這個功能為發想，我們希望能讓機械手臂更智慧化，透過更直觀、人性的方式來教導機器手臂。
本專題和以往不同的地方是過去的輸入通常都是以視覺居多，大家著重的點是在視覺辨識上，而我們的特色是運用新的輸入源來操控機械手臂。聽覺分析是我們的主軸，本專題對聲音進行頻率的分析，判斷出它所屬的音階，在收音的過程中我們透過硬體和軟體提高對主旋律清晰度。 參考網路資源自行設計Delta Robot的硬體機構，利用SolidWorks繪製機構設計圖以及鋁擠平台，經模擬動畫測試合乎預期後，送交廠商製作。基於網路開源資料撰寫音頻分析之程式碼，以實現聲音控制機械手臂之功能。手臂控制方面，需應用正逆向運動學並使用C#語言來達成。所以本作品以聲音作為輸入來控制機械手臂，讓機械手臂能夠依照欲達到的功能而自行動作，創造機器人不同學習途徑。希望未來聽覺作為輸入源操作機械手臂能有更多的發想，不局限於Delta Robot，能推廣到不同領域的應用。 | Link |
| 夢想上青天 | 一、設計理念
本作品製作之目的為提供社會大眾能夠藉由直觀的體感操控，針對四軸飛行器完成更人性化的飛行。 二、作品功能 本作品的體感操控方法主要分為兩種，分別是利用手機體感APP操控與體感手套操控，其內容為： (一)、手機體感App操控 透過讀取手機上的方向感測器(Orientation Sensor)，及螢幕上控制油門的滑條(SeekBar)，傳送相對應的遙控訊號，以控制四軸飛行器。 (二)、體感手套操控 提供不具Android智慧型手機的使用者，也能夠使用體感的方式操縱，和手機使用滑條控制油門的方式不同，本作品採用手套上的氣壓感測器(Barometric pressure sensors)輔以四軸飛行器上的定高模式，達到油門控制的效果。 三、應用範圍 提供給具備四軸飛行器，然因操控複雜而放棄的使用者，透過我們所製作的操控設備，能夠輕鬆上手，享受翱翔天際的樂趣。 四、作品特色 (一)、易於使用 科技始終來自人性，本專案理解使用者之需求，賦予輕鬆享受科技的特點，而非選擇被科技制約，設計容易上手且人性化的設備，讓使用者省去摸索的時間。 (二)、直覺化 能夠讓使用者在既有習慣的環境下無痛使用，無需事先的專業練習亦或穿戴複雜的附屬產品後才能使用。 | Link |
| 結合動態路徑規劃之智慧搬運車 | 隨著工業4.0與自動化的時代來臨，產業的轉型勢在必行。在臺灣有上百萬家中小企業，但是大多數的中小企業沒有足夠的資金將自己的設備全部自動化，為了在企業間維持競爭力，將現有的設備慢慢地變成自動化將會是重要的技術，所以本專題研究根據工廠中倉儲的需求設計一套智慧倉儲系統，本系統中運用到自動駕駛技術與動態路徑計算演算法實現自動化倉儲，系統使用ROS(Robot Operating System)開發，透過影像辨識達到自動駕駛功能、利用識別Apriltag定位、透過雲端伺服器(a)管理工廠機器中原料的存量(b)管控充電站和自動補貨架的使用(c)紀錄道路中貨車的數量，伺服器也負責在後端給智慧貨車進行最佳路徑計算。實驗結果顯示本研究使用的基因演算法與其他演算法相比可提供最穩定的解，並在有限的時間內得到最具效益的路徑規劃。
關鍵詞: ROS(Robot Operating System)、無線網路、導航、自動駕駛、路線規劃、 工業4.0、遺傳演算法 | Link |