學位論文
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Item 設計與實現差動型輪型移動機器人之機器人控制系統(2023) 鍾秉剛; Jhong, Bing-Gang本論文改良機器人控制系統中的演算法，主題涵蓋機器人的運動規劃、定位與控制器設計，藉此提升控制系統的運作效率。在運動規劃領域，我們探討或提出對雙向快速探索隨機樹（BRRT）演算法、A*演算法與hybrid A*演算法的改進措施，並且設計剪枝與平滑算法優化路徑品質，最後搭配梯形速度規劃完成運動規劃工作。在定位方面，在使用特徵地圖的場合採用拓展卡曼濾波器，而在網狀地圖使用改良式蒙地卡羅定位法。此改良式蒙地卡羅定位法由本論文提出，藉由重新設計演算法的權重分配與重新採樣的架構提升演算法的搜尋效率。而在控制器設計方面，我們提出了一種自適應控制器，旨在最小化機器人的預定狀態和當前狀態之間的追蹤誤差。透過我們的機器人控制系統，機器人可以順利地從目前位置導航到指定目標。該系統的性能透過模擬和實驗結果的結合得到證實。Item 基於向量模型設計與實現蒙地卡羅定位與路徑規劃於輪型移動機器人(2015) 鍾秉剛本論文主要研究之目的是改良輪型機器人的定位與路徑規畫演算法。在定位 方面，本論文克服定點定位、路徑追蹤與機器人綁架所面臨之問題，並且提出了基於向量模型的改良式蒙地卡羅定位演算法。具體的改善措施包含以下內容：第一，引入離散形式的輪型機器人運動模型進行動態更新；第二，以向量模型取代柵格地圖，解決定位的解析度問題；第三，除了使用競爭法與菁英保留策略外，在重新採樣的程序中引入了粒子變異機制，其變異程度由當前粒子的分佈情形決定，使演算法可以保持指數地收斂；最後，粒子重新分佈的機制亦被納入演算法中，使得演算法具備更佳的強健性針對定位失敗與綁架問題。在路徑規劃方面，本論文將A*演算法建立於向量地圖中，使用地圖中的角點為此演算法內的節點，藉以改善在A*演算法面臨移動方向限制的困擾與大量轉折點的問題。為使上述方法可行，本文修改A*演算法流程並加入判別節點間移動可行性的函數，只有獲得許可的路徑會被納入花費函數的考量以確保能正確地規劃路徑。為避免路徑過於靠近障礙物而發生碰撞，本文引入影像侵蝕方法去除過於接近障礙物的區域，使機器人在移動過程中能與障礙物保持適當距離。此外，本文亦加入一項路徑圓弧優化方法讓路徑更為平順，使機器人以弧型移動通過各節點而降低整體移動花費時間。整體而言，本論文的定位演算法可以更有效率地提供機器人定位結果， 提供的路徑能在最短路徑與避障能力上保持良好的平衡，並使機器人除了避障外亦能快速到達終點。