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基於Kinect應用之機器人教導系統

為了解決model x 6人座的問題，作者許濬瓘 這樣論述：

在這個科技日新月異的時代中，機器人的運用已是司空見慣的事情，社會中各個方面都有應用的地方。在機器人當中，人形機器人屬於其中較複雜的類型，為了模仿人體動作，需要進行複雜的動作運算與結果的分類判斷，這導致其開發與使用上的困難。本系統嘗試簡化人型機器人在開發與學習人體動作上過於複雜的問題，Kinect的利用成為其中的關鍵，利用Kinect中人體追蹤的功能對人體在空間中的三維座標進行捕捉，再利用逆向運動方程將座標簡化成關節角度，最後用來驅動機器人進行動作，來達到簡化複雜運算與實時模仿人體動作的目標。從實驗結果表明，本系統能使機器人正確的跟隨人體動作，這證明利用Kinect設備能有效且簡單的控制機器人

，並避開原本所需的複雜動作模型計算。

整合深度學習與影像辨識於使用者空間互動之複雜度分析

為了解決model x 6人座的問題，作者林政諺 這樣論述：

本研究主要是整合應用360度影片與影像辨識深度學習演算法，建構空間行人互動行為辨識的資料處流程與方法。並依Kevin Lynch城市意象的城市空間元素的設計，透過採樣及空間行人互動行為時序性資料之資訊熵轉換計算，推論分析及不同城市空間元素場域中之空間互動複雜度，並發展系統流程以及其應用架構。有別於一般監視器或是攝像機錄影的影像資料只能用於觀察及擷取行人雙向及停駐性，360度影片更能全方位的判讀空間中的人流狀態，並判讀行人於空間中之互動行為。本研究整體而言分為三大部分：行人人流與空間互動行為辨識與追蹤、360度影片之時序性行人座標與俯視圖座標之擷取轉換，以及空間互動複雜度分析。行人人流與空間互

動行為辨識與追蹤一直是城市行人研究需要面臨的問題，以往的實地考察以及針對行人的人工一對一的行人跟蹤紀錄耗費了許多的人力資源以及時間成本。為解決上述問題，本研究導入YOLOv4與DeepSORT等深度學習方法並整合360度影片，不僅僅提升紀錄空間行人的效率，行人路徑資料也有別於以往只能記錄空間中的一人，本研究以更為全面的行人路徑資料呈現一個空間的動態。在360度影片之時序性行人座標與俯視圖座標之擷取轉換中推算經由深度學習方法標記的行人其位置以及角度，並以360度相機為中心點繪製出行人的相對座標。透過繪製時序性的行人座標，不只能觀察單一行人的行進方向及路徑，綜觀區域所有行人的位置變化便能知道研究區

域的移動熱區變化。本研究在收集完空間行人資料之後也提出空間互動複雜度的分析，所謂空間互動複雜度是本研究在集合行人路徑資料後，透過導入資訊熵方法計算區域熱區圖的資訊量，最終以數值化的方式描述一個區域行人與空間互動的程度。熵被用於衡量系統中的失序現象，而資訊熵則被用於衡量資訊的複雜度，複雜度越高則資訊量越多(Shannon 1948)。本研究將收集來的行人路徑資訊透過資訊熵方法，將空間與行人之間的互動標準化成為一個數值，除了方便進行不同區域的比較之外，以時間作為區分便能看見該研究空間時序性的空間互動複雜度變化。藉此數值化的分析過程，再加入網路聲量資料的比對分析，行人行為的研究不再是使用觀察法以及單

純的適量比較，更能透過分佈、路徑以及熱區的角度探討一個城市空間。本研究的貢獻在於建構用於推導合分析空間中行人和空間互動複雜性得數據處理流程與方法，每一個步驟皆使用數值化的方式，將難以描述的行人行為以及空間型人移動現象標準化。這不只減少了研究者觀察分析行人的主觀判斷，來自於真實行人行為樣態的座標數據也可以套入各種現有行人模擬軟體，更能使模擬成果更加貼近現實。未來的工作旨在改進算法以更精確地導出行人軌跡數據，並整合方法以在各種城市空間中應用和模擬行人行為。