淡江大學電機工程學系碩士班學位論文
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本論文提出了一個目標物的三維模型建置與視覺追蹤方法，可幫助機器人完成更困難的物體三維姿態估測和強健型物體追蹤。本論文所提出的方法分為兩部份:第一部分為提出一個三維電腦輔助設計(CAD)模型的建置方法，以協助後續的追蹤應用；第二部份為提出基於三維CAD模型的物體姿態估測方法，達到強健三維目標物追蹤的實現。本論文第一部份利用Micorsoft Kinect感測器來擷取物體的點雲資料，並找出物體的平面資訊。接著，利用平面幾何特性得到物體各頂點的資訊，即可將物體三維CAD模型建立出來。本論文第二部分則是將物體三維CAD模型投影在影像平面上的輪廓資訊進行物體追蹤應用，其透過目標物的影像輪廓資訊，利用三維CAD模型的投影輪廓結果計算兩者之間的最佳擬合的姿態，達到物體三維姿態估測及視覺追蹤的目的。
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本論文使用自我適應之動態差異型演化法應用於TE極化波照射穿牆導體之逆散射問題。針對物體照射TE (Transverse Electric) 極化波在穿牆導體的逆散射進行探討。在此使用傅立葉級數展開及描述物體的形狀，利用在導體表面的邊界條件及在物體外部量測的散射場，可推導出非線性積分方程式。將散射場積分方程式透過動差法求得散射場相關資訊，藉由此散射場相關資訊與自我適應之動態差異型演化法，將逆散射問題轉化為求解最佳化問題，重建出穿牆導體之形狀。 對於自我適應之動態差異型演化法，在數值模擬顯示中，即使最初的猜測值與實際散射體的形狀相差甚遠，我們仍可求得不錯的形狀函數，成功的重建出物體的形狀。而且在數值模擬顯示中，量測的散射場即使加入高斯分布雜訊的存在，依然可以得到良好的重建結果，研究證實其有良好的抗雜訊能力。
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老年失智症並非正常的老化現象而是一種疾病，主要會造成腦部功能退化，使記憶力、判斷力、語言能力、抽象思考力及推理能力降低，進而影響到工作及生活自我照顧能力，對於整個國家與社會帶來了沉重的醫療負擔。從醫療保健觀點來看，除了飲食正常且足夠營養外，從事有益心智的運動以及養成規律的運動習慣，都有助於預防老年失智症且可提早發現。同時，都市人在孤單的家中也時常無人陪伴，人們如果在心裡得不到溫暖，身心無法放鬆就會影響情緒和健康。針對此現代社會現象，本論文基於SOPC研製井智機器人，其具有擬人化的設計，除了可以陪伴人們玩井字遊戲打發時間，更可以陪伴老年人們動腦思考避免老年失智症纏身。整個井智機器人採用龍門式機構設計方式，設計了一XYZ三軸的機械平台，可以讓井智機器人在紙上繪製棋盤與X、O等符號，並透過網路攝影機將紙上的棋盤資訊回傳並做影像處理，讓井智機器人能夠得知棋盤上的資訊，並藉由遊戲人工智慧來與人對弈，同時，本論文也加入了聲音功能來增加整個遊戲的互動與可玩性。最後，經由實驗結果可以得知所提出的井智機器人可以成功地陪伴人們玩井字遊戲，達到娛樂和益智的效果。
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本文研究權重 降階控制器設計之問題。傳統方法引入權重函數會造成控制器階數增加，並且在擴增系統內產生一些無法移動的極點，造成閉迴路極點配置的困難。本文針對這兩點提出改善的方法，利用僅併入權重函數的一部分而非全部，配合特殊之變數設定，推導出權重 性能之充分條件。如此，可彈性調整控制器階數使其介於受控體階數以及受控體與權重函數階數總和之間。另外，本文所提的方法，不管權重函數的極點是否落在指定的極點配置區域中，仍能進行區域極點配置。 本論文所提出的設計條件皆為線性矩陣不等式(Linear Matrix Inequalities，LMIs)，可利用MATLAB軟體求解以及數值模擬驗證。最後，本文在FPGA(DE2-115)開發板上，運用硬體描述語言將所設計出之控制器實現在硬體上。再與Simulink作結合，透過硬體迴路模擬證實我們所提方法之可行性。
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在這個資訊爆炸的時代，隨著行動隨意網路架構出現之後，首先便是承襲舊有有線網路架構，需要整個拓樸資訊的之基於拓撲(Topology-based)的路由協定，由於這類的協定是針對有線網路的架構設計的，所以當節點要傳送封包時，必須仰賴是先建立好的路徑來幫助傳送資料封包，這導致在傳送資料之前必須先耗費大量的控制封包來建立路徑。 由於現今的車輛搭載全球定位系統(Global Positioning System，簡稱GPS)已經是現今車輛的基本配備了，也因此在取得車輛即時地理位置的座標是沒有問題的，因此便衍伸出了Position-based的路由協定，而Position-based傳統的做法有限制廣播區域、Greedy Forwarding以及劃分區塊等等，但是在VANET中，由於節點移動速度較快加上城市環境格局的限制，上述的做法可能會遇到控制封包損耗過大，或是最短路徑無法順利到達目的地等等問題。 根據VANET中城市環境的格局限制的特性，近年的研究多半是以街道及路口的特性為基礎而衍伸出來的路由協定我們稱為基於路口(Junction-based)的路由協議，加上近年來圖資系統的普及，使得這類的路由協定不需要再進行是否位於路口的判斷。 我們的研究目標為設計一個倚靠路口位置資訊(Junction-based)建立之依照local端紀錄傳輸路徑的VANET路由協定，以提升VANET傳輸路徑的穩定度，在我們的研究中，利用固定的街道與路口資訊結合動態的節點資訊，使封包的傳輸更有效率，由於在都市環境中，車輛行進的叉路，也就是封包傳遞方向的改變，主要發生在路口處，並非在筆直的街道上，因此可以利用我們提出的方法，將節點與所在路口配對，改善以往方法重新搜尋路徑或是找不到適合節點轉傳的問題，因為將節點與路口做了配對，也能改善雖然指定了路口，但是卻沒有節點可以轉傳的問題。 在我們的模擬中，可以看出我們的方法在VANET這樣節點移動頻繁的環境中，不需要增加額外的網路成本，也能準確的搜尋到可以轉傳的節點，進而增進效率。
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台灣自九年一貫國民教育課綱實施後，音樂成為了國民基礎教育中不可或缺的一環。 本研究結合平版電腦與鐵琴開發一套互動式音樂學習輔具。此音樂學習輔具使用iPad平板電腦作為教學內容及硬體控制之平台。在硬體部分，我們結合Arduino微控制器與全彩LED燈條，設計一套互動式鐵琴演奏系統。實際演奏時，iPad會將教學內容的節拍與音階訊息，透過藍芽傳輸方式傳送至鐵琴演奏系統。接著此演奏系統將教學內容中所對應的琴鍵敲擊位置，以LED燈閃爍方式，來提示學習者進行節拍與音階的敲擊訓練。經過數次現場實測，以及在幼稚園進行四週的實際試教後。我們驗證此論文所設計的互動式鐵琴演奏系統，除了能有效地提升學習者在音樂方面的學習動機。此外，還能協助教學者教導有關節拍與音階的教學內容，以及訓練學習者的鐵琴演奏技巧。
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本論文提出一基於VFH之混和導航系統，此系統可在初步已知地圖之情形下進行機器人之全域路徑規劃及區域路徑規劃。此系統分為兩層，第一層為思慮層，第二層為反應層。在思慮層內利用初步已知地圖自動轉換成晶格地圖並修整，利用影像處理之閉運算概念將機器人無法到達及危險區域先行剔除，並進行晶格權重均勻化再搭配修正式A*演算法進行全域路徑規劃，並提取路徑之轉折點。在反應層內，機器人在轉折點間可利用區域避障演算法進行避障。本論文使用向量直方圖演算法(Vector Field Histogram, VFH)作為區域路徑規劃之演算法，首先依據雷射測距儀之資訊並轉換為長方圖後，再根據演算法內之評估函式計算最佳行進方向，進而達到機器人避障之效果。本論文亦實現虛擬力場演算法(Virtual Force Field, VFF)並與向量直方圖演算法比較其優劣。本論文提出之系統可使移動機器人在居家環境內遭遇預期外障礙物時，可以安全地避開障礙物並有效率的移動。
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本論文製作一個基於手勢辨識技術之穿戴式裝置，並將其應用於互動式的手語學習。在穿戴式裝置上，將彎曲感測器(flex sensor)與三軸加速度計裝設在手套上，用來量測手指彎曲角度與手部傾斜方向，然後運用微控制器DE0-Nano進行手勢偵測與辨識。在手勢處於動態變化或靜止的偵測上，本文提出一通道邊界機制，更新適應性卡爾曼濾波器參數，過程雜訊共變異矩陣與觀測雜訊共變異矩陣，的數值以達到穩定的狀態追蹤與濾波效果。然後利用所研擬轉折點與變化幅度的判斷方法，偵測出手勢由動態變化轉換為靜止的時機點，以此作為後續手勢辨識的起始點。在手勢辨識部分，首先利用決策樹將不同手勢進行初步分類，接著再由機率類神經網路運算得到辨識結果，此結果經由藍牙傳送至智慧型行動裝置以手語遊戲的方式呈現。實驗結果顯示所研擬演算法的可行性，並且降低了辨識時的計算負擔。
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本論文著重於設計大型雙足機器人之腳掌機構與平衡控制。在腳掌機構設計中，機構重量限制在1公斤以下並利用壓縮量小的波形彈簧作為緩衝材料，且裝置力量感測器作為站立平衡控制器之輸入。在平衡控制設計中，將力量感測器之數值透過卡爾曼濾波器(Kalman Filter)後，計算機器人站立時的零力矩點(ZMP)，將ZMP傳入模糊控制器，當ZMP位置偏離預定的平衡點時，馬達會將上方機構轉向反方向的位置，由此可驗證平衡控制可用來計算雙足機器人需偏移的角度以保持平衡。最後，經由大型雙足機器人平穩站立與腰部晃動的實際實驗可知，ZMP位置皆在預期的範圍內，因此本論文設計的機器人之腳掌機構與感測器配合模糊控制器可達成預期的功能。
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無線射頻辨識網路(Radio Frequency Identification Networks, RFID Networks)是利用讀取器(Reader)發送無線電波訊號，而標籤(Tag)接收到無線電波訊號後則將標籤內的資訊回傳給讀取器。相較於傳統的二維條碼(Barcode)擁有快速辨識的特點，也因此被大量應用於大型商場、物流業等等之中，在未來也被認為是實現物聯網(Internet of Things, IoTs)的核心技術之一。 在大多數的物聯網應用中，都需要使用大量的讀取器，但由於讀取器過於密集造成讀取碰撞與讀取率過低的問題產生，這種現象稱為讀取器干擾問題。因此如何避免讀取器干擾發生是相當重要的議題。為了解決讀取器干擾的問題需要從兩個層面著手，首先必須要對讀取器網路佈署，佈署後得以減緩讀取器干擾，但若僅依靠讀取器佈署來避免干擾發生，這會使得硬體的建置成本大幅提升，因此還需從軟體方面著手，也就是讀取器網路防碰撞演算法，唯有從軟體與硬體這兩層面著手，才能夠使讀取器干擾盡可能降到最低。 讀取器佈署問題下，現有的方式皆是採取最佳化演算法(如GA)求解，其中的目標函數為評估拓樸的核心，目前大多數的成本目標都會造成拓樸偏頗，因此我們提出另一種成本評估方式，並改良出新的最佳化演算法(IGAA)，使得讀取器網路佈署可以較符合需求，最後也提出一種階段性的最佳化演算法。 讀取器防碰撞問題下，現有的TDMA方法有DCS、ColorWave、ColorTable等等，這些方法中由於動態調整時槽數造成傳輸成功率不穩定，並且讀取器網路在越複雜環境下，會因為改選方式的關係造成kick連鎖效應，因此我們提出交換改選方式來取代現有的改選方式並引入四色理論來解決這些問題，最後為了找出最好的效能，我們將所提的演算法與現有的演算法做混合。 最後實驗結果證實，在讀取器佈署問題下，我們所提新成本目標與IGAA能得到更好的拓樸，而所提階段性的最佳化演算法能夠以少量時間且使各目標發展更明確。另一方面證實，在讀取器防碰撞問題下，我們所提出的交換改選方式能夠減少kick連鎖效應、應用四色理論後能夠解決動態調整時槽數的問題，且混合式演算法確實能夠得到較高的成功率與吞吐量。