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可即時分析人行道路況之全自主外送機器人設計與實作

為了解決google map路況原理的問題，作者陳柏伸 這樣論述：

近年來自動駕駛的技術發展得愈來愈成熟，藉由整合機器人定位、底盤控制、影像辨識、光學雷達雷射等許多的技術整合成一個系統，來讓自駕車能夠安全地行駛在道路上，但是目前大多數的自駕車研究需要昂貴的硬體設備為研究門檻，例如一台電動車、大量的傳感器以及人工智慧超級電腦等設備，使得大多數機器人研究者只對室內機器人進行研究。 因應送餐等服務業在一般道路的移動需求，但考量行駛於公用道路車道上的法律限制，因此本研究以行人的移動方式為基礎，開發可行走於人行道或道路邊的全自主外送機器人。為了要達到此一目的。透過光學鏡頭與光學雷達等感測器，辨識並分析可用於行人行走的人行道、道路邊、斑馬線等區域，確保機器

人不會影響路上車流、不會撞擊行人並且能夠自主導航到達目的。 因此本研究開發了行走在道路邊之全自主外送機器人，本研究使用ROS機器人系統來開發系統，系統中分為兩大方法即時定位與地圖建構(Simultaneous Localization And Mapping, SLAM)和導航(Navigation)，為了處理光學雷達的大量資料，在建立地圖時的機器人能夠精確定位，以規劃出正確航路來建立出精確地圖。而導航方法為航點跟隨功能和利用路面邊線辨識實現道路邊矯正功能。 機器人的執行平台 使用 Nvidia Jetson AGX Xavier作為系統核心，底盤架構採用2WD架構使機器人移動，使

用光學鏡頭辨識路面邊線，光學雷達來收集環境資料來建立地圖和導航時動態偵測障礙物，IMU幫助機器人定位。機器人進行導航時跟隨航點行駛在虛擬道路上，使用3D Li-DAR偵測與避開障礙物和使用光學鏡頭辨識路面邊線來盡可能行走在道路邊，來使機器人能夠安全地到達目的地。此一研究成果可實現機器人在道路邊的自主導航與避障，並有潛力可應用於送餐和送貨等服務。