Type of Credit: Elective
Credit(s)
Number of Students
本課程內容涵蓋自主智慧控制技術之設計, 開發, 整合運作與實驗, 並以選定硬體機器(如微型旋翼無人機或輪型機器人)為技術應用平台, 實際驗證技術成果.
能力項目說明
本課程目標為介紹行動機器人系統之領域知識, 學習模組化功能架構與開發實作, 建立系統整合與技術研發能力, 並於機器硬體平台上, 實際開發自主控制系統, 驗證系統整合能力與課程學習成效.
| 教學週次Course Week | 彈性補充教學週次Flexible Supplemental Instruction Week | 彈性補充教學類別Flexible Supplemental Instruction Type |
|---|---|---|
週次 課程主題 課程內容與指定閱讀 教學活動與作業 學習投入時數(含課堂及課程前後)
1 無人機簡介 系統發展與應用 (電子資源) 課堂講授與操作示範 4
2 操控軟體平台 ROS簡介 (ROS線上資源) 課堂講授與操作示範 6
3 偵測感知 影像分析與道路判讀 課堂講授與操作示範 6
4 偵測感知 影像分析與障礙判讀 課堂講授與操作示範 6
5 偵測感知 影像分析與地標判讀 課堂講授與操作示範 6
6 認知決策 飛行行為與感知回饋 課堂講授與操作示範 6
7 認知決策 飛行行為與行為樹 課堂講授與操作示範 6
8 期中作業 系統開發實作 自主學習與實驗操作 6
9 期中成果發表 成果展示與討論 展示與講評 6
10 認知決策 飛行行為與空間模型 課堂講授與操作示範 6
11 競賽設計 功能項目與規則 課堂講授與討論 6
12 運動規劃 飛行行為與任務能力 課堂講授與操作示範 6
13 模組互動 介面與訊息設計 課堂講授與操作示範 6
14 系統整合 系統行為測試與修正 課堂講授與操作示範 6
15 專題實作 進度報告與實驗測試 展示與討論 6
16 競賽實施 成果發表 展示與評論 6
17 進階能力挑戰1 技術開發測試與驗證 成果交流與經驗分享 6 (自主學習選項)
18 進階能力挑戰2 技術開發測試與驗證 成果交流與經驗分享 6 (自主學習選項)
專案成果 60%, 技術報告 30%, 討論參與 10%.
1. Roland Siegwart, Illah Reza Nourbakhsh and Davide Scaramuzza, Introduction to Autonomous Mobile Robots, MIT Press, 2011.
2. Xiaorui Zhu, Youngshik Kim, Mark A. Minor, Chunxin Qiu, Autonomous Mobile Robots in Unknown Outdoor Environments, Taylor & Francis, 2017.
3. Eugene Kagan, Nir Shvalb, Irad Ben-Gal (edited), Autonomous Mobile Robots and Multi-Robot Systems: Motion-Planning, Communication, and Swarming, Wiley, 2020.
4. Frank L. Lewis, Shuzhi Sam Ge (edited), Autonomous Mobile Robots: Sensing, Control, Decision Making and Applications, Taylor & Francis, 2006.