課程宗旨
本課程介紹 移動機器人技術 的各個面向，從核心演算法到機構設計，旨在使學生能夠設計並實作 能在真實環境中自主移動並完成任務的機器人。

課程大綱
課程內容涵蓋 理論、實作與發表 三大部分：

1. 理論

• 感知 (Perception)：感測器原理與資訊獲取

• 定位與建圖（Localization and Mapping）：自我定位與環境地圖建立

• 路徑規劃 (Path Planning)：自動生成安全且高效的行進路徑

• 運動控制 (Motion Control)：控制機器人平穩、精準地完成動作

2. 實作

• 在各類移動機器人上進行 實作與模擬

  • 空中、地面、水面、水下

• 基於問題和專題為基礎的學習（以專題與實務問題為核心，強調團隊合作與應用能力）

3. 發表

• 學術寫作與發表：學習使用英語撰寫學術論文（IEEE 格式）

• 將專題成果整理並發表，培養完整的 研究與報告能力

課程目標
本課程全面介紹 智慧型控制系統，涵蓋演算法、系統機制與應用，培養學生設計能夠 感知、學習，並在不完整資訊下進行推理與優化 的智慧系統能力。

智慧系統核心能力：處理不確定性

課程大綱
課程內容分為 理論、實作與發表 三大部分：

1. 理論

• 軟性計算 (三大人工智慧)

  • 推理智慧（模糊邏輯）：模擬 ➡︎ 決策制定

  • 學習智慧（神經網路）：建模 ➡︎ 減少誤差

  • 演化智慧（基因演算法）：優化 ➡︎ 適應能力

2. 實作

• 在 移動機器人（空中、地面、水面、水下） 與模擬環境中應用

• 基於問題和專題為基礎的學習（以專題與實務問題為核心，強調團隊合作與應用能力）

3. 發表

• 英語學術寫作（IEEE 論文格式）

• 將專題成果整理並發表，培養完整 研究與報告能力

課程目標

本課程以 人工智慧為核心（聚焦於學習智慧：機器學習、深度學習、強化學習等），將 AI 方法整合到 移動機器人的感知與控制 中。所有理論與方法皆透過 移動機器人的實際應用案例 進行講解與討論，並搭配實作練習，學生將使用 實際機器人進行實現與評估。

課程大綱：理論 ∙ 實務 ∙ 發表

1. 理論

• 學習人工智慧核心概念

• 聚焦 學習智慧（機器學習、深度學習、強化學習）

• 將 AI 方法應用於移動機器人典型感知與控制任務

2. 實作

• 在移動機器人上進行實作與模擬

• 機器人應用平台：空中、地面、水面、水下

• 基於問題和專題為基礎的學習（以專題與實務問題為核心，強調團隊合作與應用能力）

3. 發表

• 學習 英語學術寫作（IEEE 論文格式）

• 將專題成果整理並發表，培養完整的研究與報告能力

課程目標

本課程聚焦 影像伺服控制，結合 視覺感知、推理與控制，應用於 伺服移動機器人。

學習內容涵蓋：

• 視覺感知與認知：支援自主導航任務

• 定位、建圖與路徑規劃

• 行為控制：目標尋找、避障、軌跡追蹤與編隊保持

課程摘要

1. 理論

• 學習 視覺伺服控制（基於視覺的導航） 概念

• 理解視覺感知在移動機器人自主導航中的應用

2. 實作

• 在移動機器人或模擬環境中實現視覺伺服控制

• 機器人應用平台：空中、地面、水面、水下

• 基於問題和專題為基礎的學習（以專題與實務問題為核心，強調團隊合作與應用能力）

3. 發表

• 學習 英語學術寫作（IEEE 論文格式）

• 將專題成果整理並發表，培養完整研究與報告能力