淡江大學電機工程學系碩士班學位論文
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本論文實現大型人形機器人之雙足行走步態。本論文依照130公分高的人形，來設計具有10個自由度的仿人類之雙足機器人。本論文大致分為三大部分：(1)機構設計、(2)電控設計以及(3)步態設計。在機構設計部分，本論文結合直流無刷馬達與諧和式減速機來設計馬達，並在機器人的左、右腳各安置5顆馬達，踝關節2顆、膝蓋1顆、髖關節2顆，以此10個自由度來實現行走步態。在電控設計部分則是開發一套直流無刷馬達驅動器與大型人形機器人之電控架構。步態設計則是以中樞模式產生器的方法開發出正弦函數振盪器以模擬步態軌跡並以3D模擬來驗證動作的正確性。本論文所實現之機器人可透過工業電腦來進行步態演算，並以逆運動學計算出馬達所要執行的角度與速度，再送至馬達驅動器以驅動直流無刷馬達，來完成設計的步態動作。
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近年來雲端系統應用越來越成熟，相對的雲端系統應用也變得更廣泛。MapReduce是一種分散計算系統，雲端系統中越來越多人使用。Hadoop是從Google雲端系統演化出來的開放系統，在雲端的環境中透過虛擬機器或實體機器作分配任務、獲取資源和提供服務，藉由網路將這些功能連結串連起來就可以獲取更大量運算資源，因此軟體運算、硬體效能和網路傳輸速率，都會對分散式運算系統的運算效率產生影響。在許多的論文中提出了一些解決方法，有效的管理伺服器，排程工作依照任務資料運算形式選擇伺服器的選擇等等。為了獲得最大的運算資源，通常會同時開啟多台機器加入運算過程，雖然可以讓運算速度加快，但相對的也產生耗能的問題，因為每台伺服器性能都會有所不同，所以運算效率也不同，當分配到一樣的工作量時有些性能好的伺服器會提前結束工作，閒置在那邊等待其他伺服器完成，這些等待的時間就造成不必要能量浪費。雲端應用Green Mater是基於Hadoop MapReduce做出改進，篩選虛擬機器效能，在不嚴重影響整體系統效能下將虛擬機器效能低的關閉不使用，進而達到節能的效果。這篇論文針對Green Master加入網路傳輸資料速度新的變數，將網路頻寬與虛擬機器的系統效能一起列入篩選範圍，挑選出合適的虛擬機器。在MapRduce過程中，當資料被分散後並分配到指定的虛擬機器上做運算時，這些運算虛擬機器是分散在不同地方，須透過網路傳輸將這些分散資料傳送到指定虛擬機，擁有較好的運算能力的虛擬機器但網路傳輸慢，卻必須浪費等待資料的傳輸時間，所以網路頻寬的快慢勢必也會影響到整體運算完成的時間，提出了Dynamic Green Master改善Green Master網路傳輸的部分。
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本論文主要是完成一個人形機器人自動學習投籃力道的籃球訓練平台。本論文依據FIRA HuroCup競賽中籃球項目為主要需求，競賽場地的架構為一個長120公分、寬120公分的範圍內，有一個籃球的半場環境、一個高30公分的紅色籃框、一顆用來替代籃球的乒乓球以及一台視覺全自主並投乒乓球的人形機器人。本論文首先架設一個120cm(長)*120cm(寬)*160cm(高)的平台，並在平台的上方及側面各裝置一個攝影機。機器人所投出的球是透過兩個攝影機以曲線擬合的方式來定位出球在三維空間中的位置。機器人內架設一個投球距離與力道的一輸入一輸出模糊控制器，以決定機器人的投球力道。為了找出適合的模糊控制器參數，本論文以DNA演算法來做系統的參數最佳化。DNA演算法包含了複製、交配、突變、酶與病毒等幾項過程。在引進最佳化演算法後機器人可以由不斷投球的過程中自動找出適合的模糊控制器。最後，本論文透過實驗的數據模擬以及實際的機器人投球訓練來證明此系統的有效性。
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近年來，光纖通信產業及光纖感測器技術日益成熟。因光纖小尺寸、低損耗傳輸、不易遭受電磁波及優異的抗惡劣環境之優點，它非常適合於長距離光傳輸與監控線路。儘管電子式感測器有很好的發展，它們大多需要一個就近的電源和一些連接線，這可能導致它們的性能下降，因電磁和雜訊干擾。另外，當處於惡劣環境中，它們是易損壞的。 在本篇論文中，我們提出了以泵浦雷射做為光源，以遠端入射至分佈式反饋雷射產生單一模態激發光源，藉由DFB雷射受環境溫度的影響，其輸出中心波長會隨著溫度變化而偏移。在實驗中，使用溫度控制器模擬環境溫度，透過光譜分析儀觀察，可以得到一DFB中心波長與溫度之關係。此外，因光泵浦雷射輸出的光強度相當大，因此探討採用光脈衝模式泵激，以減少熱累積效應。同時，也驗證了長距離時DFB雷射隨著操作時間拉長的穩定。 本溫度感測器屬於主動式感測器，具有可遠端即時監測、無需近端供電，且不易受電磁波及雜訊影響等優點。
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本論文提出一個使用T-S模糊小腦模型控制調節DC-DC升降壓轉換器之輸出電壓。模糊和非線性系統控制是我們實現升降壓轉換器的主要理論。設計T-S模糊小腦控制的靈感來自於PDC設計控制增益和權重值成一個單一的向量擴充與T-S模糊和小腦模型控制的相似, 最後將穩定性分析的問題轉換成線性矩陣不等式(LMIs)的型式並且用Matlab去求解。這種控制方法有三方面的優勢 (1)小腦模型控制提高了初始權重的準確性-小腦模型控制的權重使用來自於PDC設計的LMI解出的控制增益。(2)放寬對系統不確定性的假設-我們放棄去假設一個系統不確定性嚴格上限為已知。(3)基於LMI設計加入了適應能力,讓小腦模型控制允許時變參數在系統中。
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在本篇論文中，我們使用T-S模糊小腦模型控制器去追蹤控制因環境噪音而需要調整的音量大小。此控制器有下列幾項優點： 1. 利用LMI求出控制增益，使CMAC初始權重提升了準確性。 2. 基於LMI設計具有自適應能力的CMAC，允許時變參數在系統中。 3. 控制器能夠快速並且反覆的修正控制量。 最後在實驗階段，以FPGA做為實現的平台。將T-S模糊小腦模型控制器實現在FPGA上，並且應於蜂鳴器的音量控制。從實驗結果可知，系統表現良好的追蹤效能。
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隨著無線網路系統的快速發展，高頻寬的無線網路系統也隨之普及，相關的網路服務也快速發展。但無線網路系統本身容易受到環境與天候影響。當無線網路的傳輸通道受到外在的影響而造成訊號衰弱或干擾時，就會造成傳輸的封包遺失或錯誤。當影響過大時，對於偏重於即時性的相關網路服務造成相當大的影響，而其中又以影像串流服務影響最深。現有的影像串流編碼格式大多採用H.264/ MPEG-4 AVC，因為此編瑪格式除了本身的視訊編碼層外還額外加入了網路提取層，使得此編碼格式易於運用於各種傳輸環境。然而H.264/ MPEG-4 AVC影像編碼技術是藉由參考前後影像畫面，以提高影像的壓縮率與降低傳輸時所消耗的頻寬。因此當有一畫面遺失時，可能連帶接下來數個畫面解碼不完全或解碼失敗。 當封包遺失或錯誤時，傳統的做法是將該封包重新傳送，但此方法對於即時性的網路服務卻不適用。重傳的資料到達時，或許已超過需要他的時間點。因此在許多的研究上，如何保護封包又能運用於即時性的網路服務是一致力解決的問題。其中又以正向錯誤修正機制最能針對即時性的網路服務做封包保護。正向錯誤修正機制的原理是將冗餘的資訊加在原始的封包資料之後。當有封包遺失或錯誤時，利用此冗餘的資料來對遺失的資料進行修復或隱藏。然而原始的正向錯誤修正機制，無法因應網路環境做自適應的調整，而造成無法達到其最好的成效。 影像資料傳輸時，封包的大小不僅僅是影響到封包的數量與延遲時間，更會影響到影像的品質。在同樣的封包掉落率環境下，小封包傳輸的影像品質相較於大封包傳輸的影像品質會較差，因為小封包的傳輸勢必封包數量較多，有較高的機率影響到較多不同的畫面，而造成更多畫面無法解碼或解碼不完全。 於本研究中，我們將對使用里德-所羅門碼的正向錯誤修正機制進行優化，使其能依照現有網路環境狀態，而提供較有效的block大小與封包大小。由於在正向錯誤修正機制保護下的封包，因加入了修復的機制，不像純粹影像傳輸封包越大影像品質越好，並且在不同的block大小下時，因資料量的不同也會造成最佳的封包大小不同。另一方面，為了將使用正向錯誤修正機制進行封包保護的影像串流服務能運用於更多不同的硬體設備上，額外考量盡可能的選擇較小的block大小，以降低對硬體的要求與負擔。
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近年來隨著網際網路的快速發展，越來越多的網路應用逐漸出現，尤其在頻寬快速成長的結果之下，網路多媒體的應用越來越豐富與多元。隨著需求的改變，網際網路的傳輸協定也日漸多樣化，現在的網際網路世界已經非常的複雜，許許多多協定共存著，在多協定共存的情況下各傳輸協定間如何相處就成了一個十分大的問題。 在研究網路傳輸協定的共存問題時不外乎就是兩個重點－公平性與效率，而這兩項重點基本上就是一種矛盾的存在，在傳統的傳輸協定中將公平性發揮的較為完好的就是傳輸控制協定(Transmission Control Protocol ,TCP)，在該協定中為了避免大量的傳輸造成網路環境的阻塞與破壞，所以建立了擁塞控制機制(Congestion Control)，不過在建立這像機制的同時確會導致傳輸的過程中會自我設限，導致效率降低。另一方面在效率的部分則是用戶數據報協定(User Datagram Protocol, UDP)表現的較為優良，不過由於該協定不會調整自身傳輸速率，所以會有頻寬掠奪上的問題，相對於TCP來說，UDP是十分不公平但卻快速的協定。在過去UDP的不公平也許不是太大的問題，因為使用比例不大，但隨著頻寬的快速發展與網路多媒體的普及應用，造成了UDP的使用比例的快速上升，TCP使用者的頻寬被大量掠奪，為此網際網路工程任務組(Internet Engineering Task Force, IETF)提出了數據擁塞控制協定(Datagram Congestion Control Protocol , DCCP)。然而這個協定雖然改善了公平性上的問題，但在模擬測試上卻發現它太過友善，這將會導致我們在需要UDP的高速傳輸特性時無法使用DCCP取代UDP，所以我們希望找到一個方法去改善UDP的公平性但又同時保持高速傳輸的特性。 在這篇論文中我們提出用戶數據報控制協定(User Datagram Control Protocol, UDCP)，是基於UDP演變而成的，在傳統的UDP中加入控制流量的方法，最後分析與證明UDCP是具有公平性與高速傳輸特性的網路傳輸協定。
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本論文旨在探討將智慧型控制器透過混合數字系統之硬體架構實現於FPGA平台，並探討算術表示對於控制器計算效能的影響，同時套用TS-CMAC控制器模擬與實現；目的是透過Altera SOPC與NIOS II處理器的使用者指令集實現32位元混合數字系統處理器，並應用於TS-CMAC作為算術運算。其中，控制器的計算性能優劣取決於算術表示；然而，控制器實作上必須考量到所需要花費的FPGA邏輯元件成本，以及數字精度的影響，以上因素均會影響控整器整體效能之呈現；因此，本論文所提出的混合數字系統硬體化系統架構旨在解決以上問題。硬體化系統架構有以下三個優點： i) 低花費的FPGA邏輯元件； ii) 高運算效能； iii) 高精度的算術運算。經由實驗結果得知，透過混合數字系統能有效提升TS-CMAC的算術運算速度，同時在設計算術硬體上減少佔用面積並保有高數字精確度，達到TS-CMAC在控制上之準確性。
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本論文針對六軸機械手臂提出一個基於NURBS (Non-Uniform Rational B-Spline)曲線演算法之插補器設計方法，並且以MATLAB軟體來模擬六軸機械手臂末端之軌跡運動的情況。在線性、平滑、交叉及橢圓形等四種軌跡規劃的模擬比較結果可知，本論文所提出之NURBS插補器均可以在梯形速度曲線、各軸馬達角度、加速度及RPM變化上有連續的結果，因此本論文所提出之方法確實可以讓機械手臂末端的運動過程是平順且穩定。