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基於機器人作業系統之服務型機器人設計

為了解決power cup 2里程的問題，作者黃文毅 這樣論述：

少子化與老人化問題，造成嚴重的長者照顧問題，如何結合機器人技術，緩解長者照顧之人力需求，為目前重要之發展方向。而在各類機器人設計中，定位功能、移動路徑規劃、移動控制、自動回充電力等等，為移動型機器人之重要核心功能。本論文是基於機器人作業系統(Robot Operation System, ROS)環境，結合里程計、光學雷達(Light Detection and Ranging, Lidar)、慣性測量單元(Inertial Measurement Unit, IMU)，實現自走車機器人系統，其中里程計(odometry, Odom)與慣性測量單元之感測資料，經由擴展卡爾曼濾波器(Exten

ded Kalman filter, EKF) 做感測資料融合，減少感測誤差，同時結合LiDAR資訊，實現同步定位與地圖建構(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)[29]，以建構出場域圖，取得場域資訊，滿足移動型機器人所需之移動路徑規劃、定位與移動控制需求。本論文以掃地機器人為應用情境，於SLAM場域資訊下，結合A*演算法取得自動回充電力之移動路徑，應用全覆蓋演算法，規劃掃地機器人清掃全域環境所需之行進路徑。另外，我們考量馬達行進控制機制，設計路徑平順濾波器(path smoothing filter) ，減少掃地機器人清掃全域環境轉向移動所

需之時間。實驗結果顯示，於SLAM場域資訊下，結合路徑過濾器，我們可有效縮減清掃全域環境所需之時間。關鍵字: 機器人作業系統(ROS)、光學雷達(Lidar)、自動導航車(AGV)、同步定位與建圖(SLAM)、擴展卡爾曼濾波器(EKF)、路徑規劃。

ROS平台之多感測器融合精準定位與建圖

為了解決power cup 2里程的問題，作者王怡翔 這樣論述：

面對少子化與老人化趨勢，如何設計各領域所需之智慧型機器人，以減少人力短缺衝擊為近年來重要研究範疇，為了滿足智慧型機器人之移動能力，精準室內定位為重要功能。本論文主要是以機器人作業系統(Robot Operation System, ROS)為平台，結合光學雷達(Light Detection and Ranging, LiDAR)、慣性感測器(Inertial Measurement Unit, IMU)、里程計與超寬頻(Ultra-wideband, UWB)定位技術，以擴展卡爾曼濾波(Extended Kalman filter, EKF)做感測資料融合，實現精準室內地圖構建(Simul

taneous Localization and Mapping, SLAM)與定位功能，滿足智慧機器人應用需求。經由系統實作與不同之實驗結果顯示，所建構之SLAM地圖於定位精準度可有效提升。