機器人組

1. 機器手臂
2. 人型機器人
3. 輪型機器人
4. 管路探勘機器人
5. 足球機器人
6. 三維雷射量測儀

機器手臂：

　　實驗室在機器手臂部分已發展多年，除了可以控制手臂到精密定位外，對於手臂抓取力量之控制、力回饋之感應，也有不錯之成效，近年來更致力於發展人工義肢，期望將機器手臂之發展應用到截肢病患上。 目前正在嘗試與影像做結合，希望達到基於視覺回饋的物體抓握。
        下圖為本實驗室最新設計出來的機械手臂，此機械手臂有六個自由度，使用六個有刷DC馬達，經由皮帶傳到harmonic drive減速之後，可以達到最大的轉速為110 deg/sec，此手臂重量約五公斤，最大荷重約兩公斤，最遠可以伸到約510mm的地方。

雙足人型機器人：

　　本實驗室目前在人型機器人研究方面，主要著重在機器人之機構與控制演算法。為了達成機器人與人類或環境互動的目的，我們所設計的機械手掌與機械手臂都裝有力量感測之感應器，讓我們的機械手不會對於人類或是物體造成傷害。本實驗室所開發之機械手掌以及機械手臂如圖1及圖2所示。

       圖3是本實驗室設計之三指機械手，此機械手具有三個主動的自由度和五個被動的自由度，使用三顆DC有刷馬達並經由鋼線把動力傳送到每一隻手指頭上面。在抓取物體的方面，此手掌三個自由度已經足以抓取大部分簡單形狀的物體。 

       在人型機器人之軌跡規劃上，本實驗室利用機器人重心與腳底壓力中心之關係建立機器人的倒單擺模型，利用此模型生成機器人穩定步行之軌跡。圖4為機器人在行走時所量測到的腳底壓力中心與機器人重心軌跡。

        圖5為本實驗室利用RC馬達所設計出的小型雙足機器人，經由腳底板的四片力量感測器，傳入MATLAB Simulink運算，我們可以藉此算出腳底板ZMP的位置。藉著倒單擺模型，我們可以找到機器人重心的軌跡，藉著用COG軌跡計算inverse kinematics。整個過程中可以藉由MATLAB Simulink在ADAMS中控制機器人。

        針對機械腳的設計，本實驗室利用Catia以及Solidworks完成機構設計以及其應力分析，應力分析最主要的目的在於將機構比較脆弱的地方預先找出，讓我們可以在機構加工前就發現並避免這些弱點，減少設計以及修改的時間並且節省經費。本實驗室所設計之機械腳如圖6。

未來方向
        未來本實驗室在人型機器人之發展上將致力於全身協調控制以及人機互動之發展，期望未來機器人更能夠融入人類世界中，發揮更大的效益。

　　行動式機器人組旨在發展新穎的行動式機器人技術，目前主要研究的領域如下。

同步建圖與定位 （SLAM）
　　機器人利用感測器逐步量測周遭環境的資訊，同時利用SLAM演算法進一步完成定位與建立環境地圖的任務。目前發展的演算法有RAMF、RASLAM、SLAMMOT-SP等。
　　本實驗室利用本校校史館為例，利用兩台laser range finder建出校史館二樓的2.5D地圖。下方圖7是最後的地圖資料。機器人可利用這個地圖資料，並配合輸入校史館館藏，即可化身為導覽機器人進行導覽。

圖7、校史館二樓2.5D地圖

圖8、機器人臉部表情之喜怒哀樂

自動導航
　　自動導航技術是行動式機器人最重要的技術之一。機器人最常遭遇的問題是如何在不碰撞障礙物的條件下移動至目標點。目前在自動導航系統上主要研究的重點在於任意時間回傳軌跡（anytime）、快速重新軌跡規劃（fast replanning）、以及不確定性（uncertainty）的考量。目前發展的演算法有DAO*、DDAO*、預測型任意時間A*、預測型任意時間RRT等。

行人模型建立
　　在不久的將來，將會有更多的機器人出現在人類社會中。為了要使得機器人更容易的順利適應並與人類分享共同的空間，機器人必須理解人類的行為。此外，為了減少機器人對其周遭人們的壓迫感，機器人必須表現出符合人類社交規範和可預測的行為。在此一部份，本實驗室提出一些架構來描述行人的行為，如運動單元模型（motion primitive model）、空間行為認知系統（spatial behavior cognition system）、行人自我意識圖（pedestrian ego-graph）。

探索環境
　　為了要讓機器人能自主的建立環境地圖，適當的探索策略是機器人必備的技能。針對這一領域，本實驗室提出多機器人探索策略，使得多機器人能在限制通訊範圍的條件下有效率的完成探索環境的任務。

巡邏
　　在保全機器人和服務機器人方面，機器人通常被要求去巡邏各個指定的地點。巡邏演算法能夠提供最佳的巡邏策略，使機器人能在最短的時間內巡邏完所有的地點。在巡邏策略演算法上，本實驗室提出了多機器人巡邏策略，使多機器人能有效率的完成巡邏任務，同時針對緊急事件的發生，能夠迅速的調整其巡邏策略。

管路探勘機器人：

　　本實驗室所設計的管路機器人NTU Navigator擁有輕量化、模組化設計、簡易操控以及容易維修等特點。此管路機器人由以下四個模組所組成：攝影機模組、轉向模組、驅動模組以及功能模組，每個模組都有自己的電路和特殊功能。此外，本實驗室團隊設計並且最佳化了一個功能模組，用以讓我們的管路機器人可以適應更多種不同的管徑。同時，可以簡易地利用電腦上的圖形化介面來控制機器人。並且透過一套自創的穩定、平滑的模糊邏輯轉向控制器來讓機器人能夠更穩定地在管路中操作。

　　研發具有三維座標量測能力的三維雷射球桿，並應用於機器人校正，以提高機器人之精度。

　　主要為發展智慧型多重足球機器人系統NTU-Formosa，目的是使多重機器人系統能在未知與變動的環境中有效率地進行工作。多重機器人協同控制的機制，使所發展出來的機器人控制演算法可以在分散式的硬體架構上執行，即時影像伺服系統用來追蹤並定位二維空間上移動的物體，採用位置預測以增加區塊搜尋的效率。