。 研究情境|人工智慧、機器人
研究聚焦於 人工智慧在無人載具與機械手臂中的應用,使系統具備自主行為,並進一步提升為具智慧感知與決策能力的 移動機器人。
依據 智慧物聯網(IoT)架構,研究開發了涵蓋 陸、海、空、潛 的 群體移動機器人系統,並建立其 AI 感知模組。該模組可進行物件與環境的人工智慧辨識,並能與移動機器人的運動控制與物聯網平台整合運作。
群體機器人能自主進入任務區域,蒐集多模態環境資訊(如聲音、姿態、影像),並透過物聯網傳送至雲端進行 AI 模型訓練與驗證,以進行數據分析與智慧辨識。訓練完成的模型再回傳至現場工作站,指導各類移動機器人進行情境辨識與任務執行。
透過此循環式 AI–IoT–Robot 架構,本研究最終協助移動機器人在 災害應變、保全、監控、巡檢、作戰 等任務中,做出 最佳化決策,展現智慧自主系統在跨領域應用中的高度效益。
情境
🌿 應對臺灣生態危機:綠鬣蜥的挑戰
臺灣面臨綠鬣蜥失控繁殖的生態危機,宛如迷你版的酷斯拉橫行無阻。為此,我們開發了『 第三代射擊與火控系統』,致力於克服第二代系統火力不足及無法連發的限制,為生態平衡提供高效率解決方案。
系統設計
🔧亮點
全新發射機構
■ 槍支固定及發射機制已初步完成,支援手動按鈕操作與遠端網路控制。
■ 架設於地面機器人上,針對目標進行精確射擊測試。
AI 智慧調控
■ 發射後透過 AI 分析命中率,進行自動化精準度校正。
■ 控制機器人運動姿態,調整射擊角度以應對大範圍目標。
💿️未來升級
■ 『微角度控制』增添電控旋轉雲台,以進一步提升小角度的調整能力,達到更細緻的射擊控制。
■ 『智慧升級』透過 AI 優化射擊策略,強化命中率與反應速度,適應動態目標的需求。
■ 『提升機動』架設於我們的無人機上。
情境
💡根據拖式飛彈發射車的概念,我們開發了一款 『自主移動投射型機器人』。這是一款全自製的機器人,從硬體到軟體的每一個部分都由我們團隊自行設計與開發。
目前,我們已完成了『遠端操控(Tele-operated)』模式,並成功打入 『2024東京威力科創機器人大賽』 的決賽。
未來展望
🔎我們將專注於進一步開發『自動 (Automatic)』模式,並最終實現『自主 (Autonomous)』模式,藉由人工智慧(AI)技術來優化機器人的搜尋、追蹤、鎖定、瞄準、發射及運動等功能,朝著完全自主的目標邁進。
競賽成果
2024 東京威力科創機器人大賽|入圍總決賽
我們成功打造一款 「AIoT 無人商店自主購物車」,以 AI 技術結合研華 WISE-PaaS 平台,全面提升消費者購物體驗與店家營運效率。
消費者痛點,我們一次解決
排隊久 → 自動結帳
找商品難 → 即時商品位置/庫存查詢
客服不足 → AI 智慧客服即時回覆、推薦商品
商場太大 → 購物車定位追蹤,永不走失
業主痛點,也全面改善
系統分散 → 數據整合平台一次掌握
人力浪費 → 自動化補位,降低人力負擔
無法洞察消費者 → 大數據分析協助決策
提升競爭力 → 智慧購物技術打造未來店鋪
我們的解決方案:
智慧購物車 × AI 店員
WISE-IoTSuite 數據整合
AI 即時客服與推薦
即時定位與商品資訊顯示
→ 打造最聰明的 AI 購物體驗!
競賽成果:2024 研華 AIOT Inno Works 競賽|優勝
我們 『國立臺灣科技大學』『自主機器人實驗室』 開發了一款 導入強化學習(Reinforcement Learning)的移動機器人自主導航系統。
傳統導航缺乏自主學習能力,難以在未知、動態的環境中做出最佳決策。
本作品以強化學習建構導航策略,讓機器人能夠:
與環境互動並依獎懲自主學習
找出正確且高效的行進路徑
識別並抵達目標位置
避開靜態與動態障礙物
為降低實體測試風險,系統主要在 模擬環境中進行離線訓練;但由於真實環境會隨時間改變,我們進一步將 線上動態學習 整合進機器人,使其在部署後仍能持續適應環境、維持穩定安全的自主導航能力。
成果發表|SCI 期刊論文 Lee, Min-Fan Ricky, and Sharfiden Hassen Yusuf. 2022. "Mobile Robot Navigation Using Deep Reinforcement Learning" Processes 10, no. 12: 2748. 文章連結:https://doi.org/10.3390/pr10122748
情境
🏹在當前高度複雜、目標密集且動態變化的環境中,機器人需快速判斷並區分合法信號與潛在威脅,確保任務持續且安全地執行。這要求系統在高速反應與準確辨識間取得平衡,達成即時鎖定與有效防禦。
系統設計
🔍 目標辨識與追蹤
機器人辨識手勢,符合通關密語後進入『追蹤』 模式,並同步移動鎖定目標。
⚠️ 警戒與射擊
機器人發現異常目標進入警戒範圍,識別出錯誤手勢後,即刻轉向並進行『自主射擊』。
我們開發了一款 自主監控的室內保全機器人。
傳統保全監視常受光線、視角、遮擋、外觀變化等不確定性影響,本作品因此設計了搭載 AI 人工智慧辨識 的自主導航機器人,能在室內進行 動態巡邏,並具備:
偵測可疑人員
自主追蹤目標
即時透過 LINE 傳送警示訊息到手機
本系統能在多變環境下維持穩定監控,提升室內安全的自動化與智慧化。
成果發表|SCI 期刊論文 Lee, Min-Fan Ricky, and Zhih-Shun Shih. 2022. "Autonomous Surveillance for an Indoor Security Robot" Processes 10, no. 11: 2175. 文章連結:https://doi.org/10.3390/pr10112175
我們開發了一款 防疫機器人,整合 AI 自主導航與影像辨識技術,可在室內外自主巡邏,協助執行多項防疫任務。本作品秉持開放共享精神,不申請專利,而以 SCI 期刊論文發表 推廣成果。
主要功能包含:
• 自主移動:環境感知、建圖定位、路徑規劃、運動控制
• 物件辨識:體溫檢測、口罩配戴辨識、人臉辨識
透過智慧機器人提升防疫效率,期能為我國疫情防治工作貢獻一份力量。
成果發表|SCI 期刊論文 Lee, Min-Fan Ricky, and Yi-Ching Christine Chen. 2022. "COVID-19 Pandemic Response Robot" Machines 10, no. 5: 351. 文章連結:https://doi.org/10.3390/machines10050351
我們 開發了一款 移動機器人再生能源管理系統。
移動機器人的電力供應常面臨 可持續運行時間不確定 的問題。本系統採用 人工智慧自主管理,可智慧分配與使用 太陽能、氫能、鋰電池 的電力,確保陸、海、空、潛等移動機器人在 無法充電的地區 仍能持續執行任務,如災害應變行動。
系統特色:
太陽能:利用陽光發電
燃料電池:從空氣中取得氧氣、從雨水或儲氫取得氫氣
鋰電池:穩定供電
AI 管理:智能分配能源,實現 永續運行
本系統為多棲移動機器人長時間自主任務提供可靠能源保障。
成果發表
中華民國專利:"多電源無人飛機",發明第 619643 號
SCI 期刊論文:Lee, Min-Fan Ricky, and Asep Nugroho. 2022. "Intelligent Energy Management System for Mobile Robot" Sustainability 14, no. 16: 10056. 文章連結:https://doi.org/10.3390/su141610056
我們 『國立臺灣科技大學』『自主機器人實驗室』 開發之自主導航系統整合 空拍視覺定位技術 與 智慧路徑規劃演算法,透過懸掛於高處的攝影機即時觀測地面環境,實現高精度的同步定位與建圖(SLAM)。系統能生成全域環境地圖,並對地面移動機器人進行精準定位與軌跡追蹤。
除了環境建模與定位,系統亦具備 靜態與動態障礙物辨識能力,可同時執行全域與局部路徑規劃,使移動機器人在環境變化下仍能以最短、最高效的路線完成導航任務。
此技術可廣泛應用於:
倉儲與物流管理 — 多機器人協作調度、動態路徑最佳化
戶外自主巡檢 — 大範圍環境即時監控與導航
災害救援支援 — 能在無 GPS、環境混亂的情境中快速建立地圖與引導救援機器人
系統具備高度實用性、可擴充性,並能有效提升多機器人系統的協作效率與環境適應能力,展現強勁的產業應用與研究發展潛力。
情境
📋️我們設計的『無人船』,進行水上之靜態與動態『自主射擊』,測試設計的『第二代射擊系統』。靈活應對靜態與動態目標挑戰,確保射擊系統能穩定且精準運作。此過程涵蓋目標快速識別、即時調整姿態及精密控制,展現完整的自主射擊能力。
系統設計
🎯 『靜態射擊』機器人固定於原地,完成目標『瞄準』與『鎖定』,『射擊』靜態靶船上,位於無人機停機坪的目標,測試射擊系統的穩定性與精確度。
🚤 『動態射擊』機器人在移動中,『搜尋』、『瞄準』並『鎖定』動態目標,射擊『移動靶船』上,位於無人機停機坪的目標,測試系統的靈活性與應對能力。
我們『國立臺灣科技大學』『自主機器人實驗室』完成全自製 水上無人載具(USV)— AI 辨識與追蹤系統。
本作品從概念設計、船體製造到人工智慧感知皆由團隊自主研發,是繼第一型 單體船(Monohull) 後推出的第二型 雙體船(Catamaran)。
兩型艦艇皆設置 無人機起降平台,可與 UAV 執行海空協同任務。
本系統整合 AI 自主導航 技術,能於海上進行動態巡邏,並對可疑船艦進行 辨識與追蹤,展現我國智慧海事科技的自主研發能量。
成果發表|SCI 期刊論文 Lee, Min-Fan Ricky, and Chin-Yi Lin. 2022. "Object Tracking for an Autonomous Unmanned Surface Vehicle" Machines 10, no. 5: 378. 文章連結: https://doi.org/10.3390/machines10050378
情境
我們完成『全自製』第一代無人船 — 單體船(Monohull)。此艦艇具備無人機起降平台,可與 UAV(無人機)協同執行海空任務,開啟多領域自主作戰與監控新篇章。面對海洋環境多變挑戰,本系統展現卓越的穩定性與通訊可靠性,強化海事行動的靈活與精準。
系統設計
本作品成功整合自製機構、機電系統、無線控制、穩定度監控、感測與通訊技術,實現高效的自主航行與任務執行能力。系統架構兼顧模組化設計及未來擴展性,為後續多元任務部署提供強大基礎。
動態環境也能精準閃避障礙物!自主避障智慧全面升級!
在瞬息萬變、充滿不確定性的水域,傳統控制方法常常力不從心。為突破此限制,我們『國立臺灣科技大學』『自主機器人實驗室』打造出以 推理智慧(模糊邏輯) 為核心的 AI 無人船自主避障系統,讓無人船真正成為能「自主思考」的水上機器人。
系統透過 聲納量測障礙物距離與相對角度,即時調整轉向與速度;即使面對波浪干擾、感測雜訊與複雜水文,也能保持穩定航行。搭配 模糊推論機制,讓無人船在動態環境中做出更精準、更智慧的避障決策。
實驗證明系統具備
高度處理不確定環境的能力
適用動態、多障礙與複雜任務情境
更安全、更智慧、更可靠的避障性能
成果發表|EI+IEEE 會議論文 Regidor, J. R., Lopez, M. O., Liu, Y.-C., & Lee, M.-F. R. (2025). Fuzzy Logic Based Collision Avoidance for Autonomous Surface Vehicle. Proceedings of the 2025 17th International Conference on Electronics, Computers and Artificial Intelligence, ECAI 2025. 文章連結:https://doi-org.ntust.idm.oclc.org/10.1109/ECAI65401.2025.11095604
我們成功開發一款 全自製、適合海上巡航任務的 8 軸旋翼無人機,並搭載 AIS 船舶自動識別系統,協助 海巡署 進行海上船舶追蹤與動態監控。
這款無人機具備:
500 公尺高空巡航能力(約等同台北 101 高度)
可由海巡艦上直接起飛
將原本固定在岸邊的 AIS 變成可空中移動掃描
大幅提升掃描半徑與動態監控範圍
透過把 AIS「帶上天空」,能:
擴大偵測距離
增加海上動態掃描能力
提升海上交通管理與搜救任務效率
什麼是 AIS?(Automatic Identification System)
AIS 是船舶必備的自動追蹤系統,可交換位置、船名、速度、航向等資訊,由岸台、船舶或衛星接收。
當由衛星接收時,稱為 S-AIS。
AIS 能:
顯示船舶位置與航行軌跡
提供海事雷達資訊
協助船舶避碰
供海巡單位監控海上船舶動態
我們 『國立臺灣科技大學』『自主機器人實驗室』 成功開發出一套 基於深度學習的無人機空中辨識停車格技術!
在 AI 訓練階段,無人機利用機載相機拍攝地面停車場影像,系統透過深度學習模型自動辨識 空的停車格。
完成離線訓練後,我們將模型部署至無人機的 嵌入式 Edge AI 系統,並於實際飛行測試中達成:
即時辨識停車位狀態
飛行中即時影像推論
支援智慧停車與場域管理應用
這項技術可應用於:智慧停車場、商場巡檢、城市交通管理等多種場景。
我們『國立臺灣科技大學』『自主機器人實驗室』開發了一款 無人機人體姿態識別與追蹤系統,專為監控與災害應變等任務設計。
傳統人體姿態辨識易受 環境光線、視角、遮擋 及 姿態模糊、多人體重疊 等因素影響,準確性有限。
為克服這些挑戰,我們設計了 新型無人機 並整合 AI 人工智慧,能在空中 動態巡邏 時完成多項功能:
關節偵測:精準識別 17 個關鍵點(踝、膝、髖、腕、肘、肩、頸、耳、眼)
姿態估計:分類 7 種動作(踢腳、揮拳、摔倒、揮手、蹲下、行走、站立)
目標追蹤:專利設計的瞬間旋轉扭矩技術,使無人機快速跟上目標速度
姿態解讀:判定 3 種情境(打架、正常、求救)
本作品展示 空中 AI 智慧感知與自主控制 的整合能力,具備 安全監控、災害救援與智慧巡檢 等多種應用潛力,提升快速反應與決策能力。
成果發表
SCI 期刊論文 Lee, Min-Fan Ricky, Yen-Chun Chen, and Cheng-Yo Tsai. 2022. "Deep Learning-Based Human Body Posture Recognition and Tracking for Unmanned Aerial Vehicles" Processes 10, no. 11: 2295. 文章連結:https://doi.org/10.3390/pr10112295
中華民國專利:"扭矩產生裝置及多軸飛行器,發明第 I749799 號,發明人: 李敏凡 、陳衍君
我們『國立臺灣科技大學』『自主機器人實驗室』開發了一款 無人機空中人臉辨識與追蹤系統,專為自主空中監控與智慧感知任務設計。
系統可在飛行中 即時偵測人臉、鎖定目標位置,並持續追蹤移動目標,即使在複雜環境下仍能維持穩定辨識與追蹤能力。
本作品展示了 人工智慧影像辨識與無人機自主控制 的整合應用,具備潛在安防、搜救及智慧巡檢等多種應用場景。
成果發表|SCI 期刊論文 Lee, M. F. R., Li, Y. C., & Chien, M. Y. (2015). Real-time face tracking and recognition using the mobile robots. Advanced Robotics, 29(3), 187–208. 文章連結:https://doi.org/10.1080/01691864.2014.1002528
我們 『國立臺灣科技大學』『自主機器人實驗室』 開發一了款 全自製 無人機地面車輛 AI 辨識系統。
無人機在偵測車輛時常面臨:
遮擋
低光照
季節變化
視點不同
感知混疊
傳統模型又無法隨環境變化自我更新,因此難以保持穩定辨識。
我們的解決方案:四大核心技術
分散式 × 聯邦自適應架構
讓無人機能「邊飛邊學」,不斷更新模型來因應環境變化。
建立不確定性訓練資料集
強化模型應對多變環境的能力。
低光源輝度優化模組
提升夜間與昏暗環境的辨識表現。
可視化解釋技術
讓 AI 偵測結果更透明、更可信任。
我們 『國立臺灣科技大學』『自主機器人實驗室』成功開發一套 無人機敵我辨識與應變系統,可在光照、視角、遮擋等複雜環境中,自主完成:
敵我辨識
避開友軍
追蹤敵方
即時決策
可解釋決策
無人機能持續學習環境變化,並提供可靠且可理解的行為理由。
實驗結果顯示:
系統收斂速度更快、精準度更高,能有效提升追蹤與避障表現。
這套技術可應用於:
國防巡檢|災害搜救|多載具協同任務| 空中監控
我們『國立臺灣科技大學 自主機器人實驗室』提出一套 輕量化、分散式、即時性 的小型無人機視覺導航系統,提升 UAV 在未知環境中的自主能力。
核心技術:
無線網路控制:即時傳輸影像至地面處理。
強健影像特徵匹配:降低錯誤匹配。
單相機視覺里程計(VO):重建相機姿態與 3D 環境點。
此系統兼具 即時性、準確性與低硬體需求,適用於監控、巡檢及環境偵察等軍民任務。
成果發表|SCI 期刊論文 Ivancsits C, Ricky Lee M (2013), "Visual navigation system for small unmanned aerial vehicles". Sensor Review, Vol. 33 No. 3 pp. 267–291, 文章連結:doi: https://doi.org/10.1108/02602281311324726
無人機要在未知環境中自主飛行,V-SLAM 是關鍵。但傳統 SLAM 容易受光照、遮擋、視角變化影響,造成定位漂移或地圖失真,尤其閉迴路偵測在複雜場景中特別不穩定。
我們 國立臺灣科技大學|自主機器人實驗室 提出全新解方:
深度學習整合 V-SLAM!
深度特徵提升影像辨識
強化閉迴路偵測穩定度
抗光照、抗動態、抗視角變化
降低漂移、避免定位丟失
讓無人機在複雜環境中仍能持續穩定建圖,精準導航。
打造更智慧、更可靠的自主飛行能力!
我們『國立臺灣科技大學』『自主機器人實驗室』開發了一款 基於姿態辨識的無人機自主控制系統,讓無人機能自動偵測使用者姿勢並自主導航拍攝影片。
功能亮點
無人機自主識別人體姿態
自動導航到最佳拍攝位置
捕捉不同角度與獨特視角
技術突破
深度學習姿態辨識模型
預測濾波器提升穩定性
高精度拍攝,低光、動態場景亦可運作
應用場景
個人影片、自媒體、運動紀錄、戶外探險、創意影像製作
核心價值
自動拍攝,高品質影片不再依賴操作員
智慧科技,讓影片拍攝更輕鬆、更專業
成果發表|EI+IEEE 會議論文:A. A. K. Aji, Š. Slabý, P. -T. Tsai and M. -F. R. Lee, "Drone Control through Deep Learning based on Pose Recognition," 2023 International Conference on Advanced Robotics and Intelligent Systems (ARIS), Taipei, Taiwan, 2023, pp. 1-6, 文章連結:doi: 10.1109/ARIS59192.2023.10268532.
國立臺灣科技大學|自主機器人實驗室
本實驗室針對無人機在遭遇 不穩定氣流(turbulence) 時的飛行安全與路徑穩定性問題,開發了一套自適應的氣流應變導航模式。系統可依據即時感測到的氣流強度,自動在「避障模式」與「軌跡追蹤模式」之間切換,使無人機能在複雜風場環境中保持穩定飛行。
當感測器偵測到較強的紊流時,系統會將 氣流視為一項動態障礙物。
無人機會自動啟動避障策略,保持安全距離並規劃替代路徑,以降低強風對姿態與飛行穩定性的影響。
效果:
避免失去控制或姿態大幅擾動
提升抗風能力與飛行安全性
當氣流較弱、不會造成危險時,無人機會重新回到任務導向,沿著事先規劃的目標軌跡前進,穿越氣流區域。
效果:
維持導航任務效率
提高目標追蹤的精準度
使無人機能更智慧地穿越可接受的風場干擾
提升無人機於 強風、紊流、狹窄環境 下的自主穩定性
適合 戶外巡檢、搜救任務、海岸與山區飛行
可整合至各類自主飛行系統,增強環境適應力
有助於提升無人機在動態環境中的任務成功率與安全性
我們開發了一款 全自製小型自主無人潛艦!
本作品採用 重心位移式控制 與改裝之 深水小型推進器,可在水下完成 上浮、下潛與姿態調整,展現從概念設計、精密製造到水下測試的完整研發能力。
此潛艦延續實驗室在 陸、海、空 三棲平台的自製基礎,如今成功跨入 水下領域−正式達成 🚀 四棲移動機器人(陸、海、空、潛)全自製 的重要里程碑!
技術可應用於:環境探測|水下搜救|海洋研究|國防科技。
成果發表
中華民國專利:"水中載具重心調整裝置",發明第 I673206號
SCI 期刊論文:Lee, Min-Fan Ricky, and Yen-Chun Chen. 2022. "An Innovative Pose Control Mechanism for a Small Rudderless Underwater Vehicle" Machines 10, no. 5: 352. https://doi.org/10.3390/machines10050352
我們『國立臺灣科技大學』『自主機器人實驗室』完成全自製 小型自主無人潛艦 – AI 辨識與追蹤系統。本作品從設計、製造到系統整合皆由團隊自主研發。
本潛艦為繼第一型單推進器後推出的 第二型四推進器自主潛艦,具備更高操控性與任務能力。
系統整合 AI 感知與自主導航 技術,可在水下動態巡邏,
並對作為「移動靶艦」的潛艦進行 辨識、鎖定與追蹤。
水下辨識受光線、遮擋、季節與視角變化等因素干擾,是高度挑戰的任務。
本作品提出的 AI 方法突破傳統機器學習需明確特徵、深度學習需大量資料的限制,展現更具 彈性與實用性 的水下載具智慧解決方案。
成果發表|SCI 期刊論文 Lee, Min-Fan Ricky, and Ying-Chu Chen. 2023. "Artificial Intelligence Based Object Detection and Tracking for a Small Underwater Robot" Processes 11, no. 2: 312. 文章連結:https://doi.org/10.3390/pr11020312
我們 國立臺灣科技大學《自主機器人實驗室》 成功開發出 AI 小型潛艦水下目標搜尋與辨識系統!
系統研究流程如下:
水下平台測試
於臺科大游泳池進行小型潛艦的水下導航、影像回傳與穩定性驗證。
海域影像採集
分別前往 北部八斗子海域 與 南部墾丁海域,讓潛艦下潛拍攝大量環境魚類影像,用於建立水下魚類影像大數據。
AI 模型訓練
使用 深度學習 訓練魚類分類模型。因部分保育類魚種影像不足,我們採用 資料擴增(生成式 AI) 技術補強資料量,提升模型辨識能力。
海域 AI 實測
再次下潛進行模型驗證,利用 AI 搜尋與辨識特定保育類魚種,成功展現 水下生態偵測能力。
本研究融合 水下載具自主導航 × 海洋影像大數據 × 深度學習 × 生成式 AI,可應用於:
海洋保育監測|魚群族群調查|自主水下機器人研究|水下目標搜尋與辨識
我們 國立臺灣科技大學《自主機器人實驗室》成功於 台科大游泳池 與 烏龜池 進行 四型小型潛艦(包含自製與外購) 的下水測試。
本次測試項目包含:
運動機制測試
上浮
下潛
巡航模式
(確認推進器、姿態控制與航跡穩定性)
感測能力驗證
水下相機影像取樣
距離 / 深度量測
通訊機制測試
有線 / 無線通訊穩定度
訊號延遲與回傳影像品質評估
大數據蒐集
本次潛航同步拍攝大量水下環境影像,作為後續 AI 模型訓練(如魚類辨識、水下目標搜尋) 的基礎數據。
2024.10.10 國慶,我們『國立臺灣科技大學』『自主機器人實驗室』開進行了一場盛大的 陸海空潛機器人『戶外實兵』聯合操演,並完成升國旗儀式。這次操演不僅是設備熟悉與檢查的年度重點任務,還展現了我們多領域機器人的協同作戰能力。
🎯 操演過程:
■ 地面機器人對空鳴槍射擊,護衛搭載無人機的地面機器人,前往岸邊的升旗點。
■ 無人機從地面機器人上起飛,升國旗並降落於水上機器人。
■ 潛艦隨後浮出水面,護航致敬。
■ 最後,無人機從船上起飛,返航至地面機器人完成降落。
🌐 目的: 完成設備熟悉與全面檢查,所有機型全數出動,確保操作精準無誤。
🔧 未參與主要任務的陸、海、空、潛機器人也參與護旗巡航,所有無人機升空待命,未執行任務的人員在原地敬禮,展現對國旗的尊敬與榮譽。
🔖這次的聯合操演無比順利。情境真實,時間精準,充分檢驗了我們的技術和協同能力。
我們『國立臺灣科技大學』『自主機器人實驗室』開發出一款能夠由 空中機器人 + 地面機器人 協作完成的環境監控系統!
空中機器人負責搜尋並定位待測物
地面移動機器人接收位置後前往取物
五軸機器手臂將目標送至微光譜儀分析
光譜資訊即時回傳地面工作站
最後空中機器人自主尋點降落
【成果發表】
競賽:佳作|2014 智慧機器人創意競賽-工業機器人智慧應用創意組|教育部 × 經濟部
SCI 期刊論文: Min-Fan Ricky Lee, Fu-Hsin Steven Chiu, Clarence W. de Silva, Chia-Yu Amy Shih, “Intelligent Navigation and Micro-spectrometer Content Inspection System for a Homecare Mobile Robot," International Journal of Fuzzy Systems, v 16, n 3, p 389-399, September 1, 2014
媒體採訪報導:『公視』獨立特派員節目|第397集 (無人的天空)|May 13, 2015
我們開發出一款能夠由 空中機器人 + 地面機器人 協作完成的環境監控系統!
空中機器人負責搜尋並定位待測物
地面移動機器人接收位置後前往取物
五軸機器手臂將目標送至微光譜儀分析
光譜資訊即時回傳地面工作站
最後空中機器人自主尋點降落
【成果發表】
競賽:佳作|2014 智慧機器人創意競賽-工業機器人智慧應用創意組|教育部 × 經濟部
SCI 期刊論文: Min-Fan Ricky Lee, Fu-Hsin Steven Chiu, Clarence W. de Silva, Chia-Yu Amy Shih, “Intelligent Navigation and Micro-spectrometer Content Inspection System for a Homecare Mobile Robot," International Journal of Fuzzy Systems, v 16, n 3, p 389-399, September 1, 2014
媒體採訪報導:『公視』獨立特派員節目|第397集 (無人的天空)|May 13, 2015
我們成功開發出 陸海空機器人協作系統!
系統運作流程:
無人船(海) 載無人機航行至指定位置
無人機(空) 從無人船停機坪自主起飛
無人機飛向 地面機器人(陸)
無人機 自主降落 在地面機器人停機平台,完成跨平台合作
此系統展現 陸、海、空載具的自主協同能力,可應用於:
海事巡檢 | 港口物流 | 災害搜救 | 多載具智慧協作任務
我們成功開發出 海上無人船與水下潛艦的協作編隊系統!
無人船航行於水面、潛艦執行於水下——即使兩者在 不同阻力環境、不同速度條件 下運作,仍能透過精準控制維持 穩定隊形。
潛艦以纜線與無人船連接,必須保持同步航行;只要速度稍有差異,不僅會造成纜線拉扯,也會影響潛艦在無人船下方進行 水下偵蒐任務 的能力。
本系統展現 跨介質(海面 × 海底)多載具自主協作技術,能在複雜海域中完成 協同航行、任務分工與水下作業支援。
我們成功開發 海空協作技術,讓無人機可在 航行中的無人船 上自主辨識、定位並精準降落!
系統流程:
無人機偵測無人船
透過影像與非 AI 模型快速找出船隻位置。
動態追蹤 × 相對定位
即使水面晃動,仍能穩定鎖定船隻。
辨識停機坪
結合視覺辨識與幾何定位,確認最佳降落點。
自主降落甲板
完成移動平台上的高精度降落任務。
應用場域:
海事巡檢|海上補給|海洋監測|多載具智慧協作任務
我們打造 陸海空潛四棲協作系統!
任務流程如下:
地面移動機器人(陸)
搭載無人機,前往指定接駁點並待命。
無人船 × 潛艦(海 × 潛)
無人船行於水面、潛艦行於水下,
兩者同步執行 環境掃描(偵測暗礁、障礙物),
共同規劃一條安全航道,前往無人機接駁點。
無人機自主起飛(空)
無人機由地面機器人上的停機坪自主起飛。
跨載具協作導航(陸 × 海 × 空)
無人船與地面機器人 同時提供定位協助,
引導無人機精準飛至無人船上方。
空中自主降落(空 → 海)
無人機偵測無人船停機坪位置,
自行完成降落於移動中的無人船甲板。
此系統可應用於:海事巡檢|災難救援|港口物流|多機協作任務
我們開發了一套 陸空協作機器人系統!停旋的空中無人機可進行 即時視覺感知與地圖建構,即時導航地面移動機器人到達目標。
實驗結果顯示,地面機器人在空中影像導引下成功抵達目標,平均誤差僅 85.89 cm!系統兼具 精準定位、障礙避讓與最短路徑規劃,展現陸空聯合作戰中自主導航的能力。
這套技術可應用於 災害搜救、環境監控、物流運輸等任務,展現跨平台協作的未來智慧機器人潛力!
我們成功開發出 無人機 × 地面機器人協作系統!
無人機能從空中自主識別地面機器人的停機坪,穩定追蹤並精準降落,即使地面移動或環境干擾,也能安全著陸。
此系統展現 陸空協作能力與自主導航技術,可應用於 物流運輸、災害應變、巡檢監控 等多種任務。
科技讓機器人不只是工具,而是能與其他載具 智慧合作完成任務的夥伴!
我們開發出 空海協作技術,讓無人機能在移動中的無人船上 精準自主降落,並支援 遠端操作 模式。
自主模式:
無人機自動辨識、定位並追蹤無人船,生成最佳降落軌跡並穩定著艦。
遠端操作模式:
操作人員於螢幕圈選目標,即可由系統自動追蹤,提升任務靈活度。
核心模組:
① 目標辨識與追蹤
② 降落軌跡生成與優化
③ 降落軌跡追蹤與姿態控制
④ 搜尋與避障(靜態+動態)
本技術可應用於海事巡檢、災害應變、海上補給與多載具智慧任務。