學位論文
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Item 融合雷射掃描及視覺資訊之TEB演算法應用於無人搬運車防碰撞策略開發(2023) 徐培恩; Hsu, Pei-En隨著無人搬運車(AGV)在倉儲、物流和製造業等領域的普及，使用機器人在運輸和操作物品方面的效率和安全性受到越來越多的關注。然而，當AGV操作場域複雜或不確定環境時，其運動控制和防碰撞設計仍然存在挑戰。為了實現避障，本論文採用Timed-Elastic-Band (TEB)演算法，在多個選擇路徑中選擇最佳路徑，並使用動態控制策略實現平順移動。此外，針對雷射掃描無法有效偵測之空間障礙物，本論文整合影像辨識來輔助TEB演算法的防碰撞策略，以增強無人搬運車進行導航任務的運動控制和避障能力。透過攝影機即時偵測AGV前方的環境影像，並利用機器學習技術識別空間障礙物的相對位置資訊，透過座標轉換將空間障礙物座標投影在代價地圖上，使TEB局部路徑規劃器可以將其納入計算避障路徑。本論文所開發的防撞策略先於ROS Stage模擬驗證後再將其實現於AGV平台進行實車驗證，透過融合影像偵測資訊與雷射掃描資訊的TEB避障演算法，經由實驗結果驗證能在導航過程中安全完成障礙物閃避。本論文採用之AGV平台及測試場域與業界緊密合作，顯示所提出防撞策略已成功整合於導航軟體架構與實際產業上之需求潛力。Item 隨機角色分配策略於機器人足球賽之模擬研究(2012) 陳冠憲; Guan-Xian Chen本論文主要探討足球機器人致勝策略以及路徑設計。利用了基本移動與進階移動來規劃出機器人的避障路徑，並且描述每個足球員角色所執行的任務。另外提出一個隨機角色分配機制，利用機器人與足球在場上的位置，計算出足球員與球的距離以及相對於目標點的角度，並且依據以上位置資訊給予不同的權值計算規則來分配角色。 最後利用FIRA(Federation of International Robot-soccer Association)機器人足球賽軟體Robot Soccer v1.5a 模擬器來執行策略實驗。並且實驗中結果驗證加入角色分配機制對於五對五比賽中，可以提高攻守效率來達到較短的進球時間以及較佳的勝率。Item 植基於類神經網路之車型機器人路徑規劃(2010) 李訓欣; Shiunn-Shin Lee近年來機器人的研究逐漸受到重視，而隨著機器人科技的進步，機器人的發展趨勢從單一機器人獨立完成任務演化成多機器人團隊分工合作完成複雜的任務。而在多機器人處理複雜工作時必須考慮到路徑規劃的問題，但傳統的路徑判斷中大多在已知固定環境作精準的路徑判斷。 本研究旨在利用倒傳遞類神經網路進行路徑規劃事前的學習工作，以機器人自走車配置的超音波感測器來讀取環境中的距離和方向。當感測器取得環境的幾何特徵，即將相關資訊匯入倒傳遞類神經網路進行環境的辨識。本研究共採用7種基本環境類型數據，供自走車機器人作路口判斷。實驗結果證實判斷準確。Item 基於能量螞蟻演算法之路徑規劃與其在雲端平台運算的實現(2015) 孫仕勳; Shih-Hsun Sun本研究以能量觀點並透過針對能量修正的螞蟻演算法來進行最佳路徑路徑規劃。因應電動車在道路上行駛可能面臨爬坡或是各種材質不同的路面，最短路徑並不一定等於最節省能量的路徑，故定義出能量消耗的公式，結合網頁伺服器的運算，如此就讓使用者在行駛中透過可攜式行動裝置得知目前考量最佳能量路徑之下的結果。演算法以Javascript 實作，結合Google Map的地圖資訊，使其能夠應用在網頁顯示並做出路徑規劃。並且為降低瀏覽器的運算壓力，將巨量的運算交給雲端伺服器處理。最後透過實際載具的道路行駛數據，驗證其準確性。Item 改良型螞蟻演算法之路徑規劃及其在FPGA之實現(2014) 侯如瑜本論文所提出一改良型螞蟻演算法應用於路徑規劃，解決規劃最佳路徑時容易出現區域最佳解的問題。原先的蟻群系統演算法(Ant Colony System , ACS)雖收斂快速，卻極易陷入區域解，因此，本論文將提出一種改良型螞蟻演算法，透過所提出之費洛蒙更新機制，包含部分費洛蒙更新以及反向費洛蒙更新，使得螞蟻具有更多探索新路徑的能力，減少只追隨同一路徑的機會。為了驗證論文中所提出之方法可以確實提升路徑規劃之精確度，將會與傳統ACS比較，以多種不同路徑進行規劃與比較其性能。為了縮短運算時間，提升計算的效率，本論文所提出之改良型螞蟻演算法將以DE2-70多媒體開發平台，利用FPGA電路加以實現。實驗結果證明以全硬體設計方式可以用較少的處理時間獲得路徑規劃結果，確實提升嵌入式應用系統之效能。Item 利用合作式基因最佳化法之機器人路徑規劃(2014) 劉奕君機器人路徑規劃功能需考慮：最短路徑、避免與障礙物碰撞、平滑的路徑以及快速的運算處理，基本上是一最佳化的問題。故本論文提出一最佳路徑規劃的作法，利用基因演算法(Genetic Algorithm)所具備之最佳化搜尋能力，配合菁英化策略與路徑優化處理，有效提高收斂效率以及導航成功率。實驗結果證明，本論文所提出的路徑規劃法有效改進了傳統基因演算法，實現更安全、更高效率的機器人路徑規劃。以及考慮到近年來智慧型手機應用程式的普及化，本文將改良後的基因演算法實現在Android系統並應用於室內行動機器人導航，發展出讓人類與機器人的互動更為貼近的室內行動機器人導航App。Item 混合型機器人路徑規劃及其實現(2013) 陳元君; Yuan-Jun Chen本論文提出了一種混合型機器人路徑規劃演算法。其作法係利用影像形態學的知識，在已知環境地圖中建立一中軸地圖，並結合所提出的路徑規劃法搭配應用，使機器人可以直接將路徑規劃在地圖的中軸上。藉由此一作法，機器人得以在安全的路徑上移動，不但省去了處理避障或是重新規劃路徑的步驟，大幅減少執行路徑規劃時的計算成本，同時也提升了原始Dijkstra’s演算法與A*演算法的執行效率。最後，本論文也將此演算法實現於Android智慧型平台裝置以及NXT行動機器人上，以驗證所提出之混合型路徑規劃法之可行性。Item 並聯式機械手臂之運動控制器設計與實現(2019) 游程瑞; Yu, Cheng-Jui近幾年來，自動化產業的要求日漸上升，目前已有多種類型的多軸系統需要控制技術來提升其產業上的效能。非均勻有理B型曲線(Non-Uniform Rational B-Splines，NURBS)被廣泛應用於電腦輔助設計或數值加工控制，其概念是藉由調整控制點和權重值來實現各種曲線模型之擬合設計。由於傳統的自動化設備配置的控制系統容易遇到多軸同步與即時性的問題，以及受限於配線繁雜與外界雜訊干擾，EtherCAT通訊協定便因此產生。EtherCAT架構是透過簡易封包傳輸方式、硬體設計才能夠在多個裝置中進行高速傳輸，同時保證傳送過程不會因為延遲而遺失封包資料。本論文以運動控制平台為基礎，發展出具有高精度與穩定性之運動控制系統於並聯式機械手臂。並聯式機械手臂是由永磁式交流伺服馬達所組的結構，其中並聯式機械手臂在運動控制的過程中必須考慮到其架構設計與工作空間，因此運動控制設計為此研究並聯式機械手臂之重要議題。首先，在並聯式機械手臂上建立EtherCAT架構的工作環境，並透過NURBS補插器技術對並聯式機械手臂進行任意運動軌跡規劃，最後藉由人機介面可自行調整控制點與權重值，以便設計所需要之運動軌跡，結合NURBS補插器與EtherCAT架構以便提高控制精度與縮短控制時間。Item 使用分散式計算之室內環境探索機器人(2017) 魏楷燁; Wei, Kai-Yeh本論文提出一台以機器人作業系統(ROS)架構下 Gmapping結合環境探索和路徑規劃之機器人的設計與實現，使機器人能在未知環境中自主運用環境探索演算法、路徑規劃演算法和運動學控制器探索環境，並在探索環境的同時使用 Gmapping 建置二維平面地圖，使之完成自主探索環境並建置地圖的功能。環境探索演算法中使用的是本論文提出的「分群式邊界偵測法」，使機器人能先把周圍環境探索完畢後才繼續探索新的環境。而路徑規劃使用的的是本論文提出的「改良權重A*演算法」，能使機器人避開障礙物且規劃完整的路徑。由於本實驗室想設計一個輕量化的設備來取代笨重的電腦，但速度卻不會比電腦慢太多的方法，所以採用機器人作業系統(ROS)架構實作在多塊 Udoo Quad 板上，其分散式架構剛好符合要求，能把系統的架構分散開來，使單一程序可以完全使用一個 Udoo 板的效能。為了驗證系統的性能與效能，本論文利用室內環境進行諸多實驗，而由實驗結果可知，本論文設計的機器人導航系統確實能達到分散式處理之輕量化之導航與探索功能的目的。Item 應用類電磁演算法於路徑規劃(2016) 黃仕華; Huang, Shih-Hua本論文提出一個新的類電磁路徑規劃演算法，透過類電磁演算法的改造與改良使該演算法可以應用在路徑規劃上。本研究使用不同的地圖編碼處理方式來解決傳統路徑規劃問題在預處理步驟會遇到的權衡問題。為了避免路徑規劃演算法產生使載具無法順利通行的尖銳角度路徑，本研究採用三次樣條插值方法來平滑路徑，同時亦比較了貝茲曲線以及三次樣條插值方法，以找出較適當整合至類電磁演算法的方法。最後，將本研究所提出的類電磁路徑規劃演算法和同是啟發式演算法的粒子群集路徑規劃演算法來進行比較，以驗證所提出的演算法之效能。