課程資訊
課程名稱
自主移動機器人應用與實作
Application and Practice of Autonomous Mobile Robots 
開課學期
112-2 
授課對象
工學院  機械工程學研究所  
授課教師
郭重顯 
課號
ME5075 
課程識別碼
522 U6530 
班次
 
學分
3.0 
全/半年
半年 
必/選修
選修 
上課時間
星期五2,3,4(9:10~12:10) 
上課地點
工綜205 
備註
尚需另排時段作兩小時的實作,實作地點為工綜B38室(機械手臂教室)。與林沛群、何世池合授
限本系所學生(含輔系、雙修生)
總人數上限:30人 
 
課程簡介影片
 
核心能力關聯
核心能力與課程規劃關聯圖
課程大綱
為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
課程概述

本課程的內容包括以下主題:
1. 自主移動機器人(AMR)簡介
2. 機器人作業系統
3. 運動學與輪軸里程計
4. 感測融合
5. 定位與建置地圖
6. 路徑規劃
7. 障礙物偵測與避障
8. TM Flow視覺機器手臂取放
9. TM 機器手與AMR之整合應用
10. PBL I:場域地圖建置與AMR定位
11. PBL II:路徑規劃與自主導航
12. PBL III:自主物件遞送與取放 The content of this course consists of the following topics:
1. Introduction to autonomous mobile robots (AMR)
2. Robot operating system (ROS)
3. Kinematics and wheel odometry
4. Sensor fusion
5. Localization and mapping
6. Path planning
7. Obstacle detection and avoidance
8. Vison-based object picking with TM Flow
9. Integrated applications of TM robot and AMR
10. PBL I: Mapping and AMR localization
11. PBL II: Path planning and autonomous navigation
12. PBL III: Autonomous object delivery with performing pick-and-place 

課程目標
本課程採以專案導向學習(PBL)之設計,其目的在於提供學生學習自主移動機器人之運動學和輪軸測距、感測融合、定位和建圖、路徑規劃以及障礙物偵測和避障的基礎學理。此外,本課程也介紹機器人作業系統(ROS)和TM Flow,以更有效率方式學習結合AMR 及6軸TM機器人之實務應用。 此一課程也安排了建圖及AMR 定位、路徑規劃和自主導航、以及執行自主物件遞送與取放等三個 PBL 主題,以提升學生在AMR之實作技術以及實務問題解決的能力。
This course is developed as a project-based learning (PBL) course. The students are capable of learning the fundamentals of kinematics and wheel odometry, sensor fusion, localization and mapping, path planning, and obstacle detection and avoidance with the autonomous mobile robots. Moreover, this course also introduces robot operating system (ROS) and TM flow to efficiently learn the practical implementation aspects of an AMR with 6-axis TM robot. Three PBL topics, including mapping and AMR localization, path planning and autonomous navigation, and autonomous object delivery with performing pick-and-place, are arranged to help to improve the hands-on skills and problem-solving capabilities. 
課程要求
Python programming skill 
預期每週課後學習時數
3 to 6 hours, depending on topics 
Office Hours
每週一 09:00~23:50 
指定閱讀
課程教材
Handouts 
參考書目
期刊論文,會議論文,GitHub
Journal papers, conference proceedings, GitHub 
評量方式
(僅供參考)
 
No.
項目
百分比
說明
1. 
Class attendance and participation 10% 
10% 
Lectures and labs are counted 
2. 
Midterm exam 
25% 
Mission competition with coding (team) 
3. 
Final project proposal presentation 
10% 
Presentation and review on final project proposal (team) 
4. 
Final project report 
30% 
Presentation and review on final project outcome and achievement (team) 
5. 
Lab exercise achievement 
25% 
All lab topics are counted 
 
針對學生困難提供學生調整方式
 
上課形式
以錄影輔助
作業繳交方式
延長作業繳交期限
考試形式
延後期末考試日期(時間)
其他
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
2/23  Introduction to autonomous mobile robots (AMR) 
第2週
3/1  Robot operating system (ROS) 
第3週
3/8  Sensor fusion, localization and mapping 
第4週
3/15  Path planning 
第5週
3/22  Kinematics and wheel odometry (Prof. Pei-Chun Lin) 
第6週
3/29  Obstacle detection and avoidance 
第8週
4/12  Proposal of final project 
第9週
4/19  Midterm exam (mission competition) 
第10週
4/26  Vison-based object picking with TM Flow 
第11週
5/3  Assembly and control of a 3-DOF arm and a gripper on an AMR 
第12週
5/10  Invited talk: ITRI robots and industrial applications 
第13週
5/17  PBL I: Mapping and AMR localization 
第14週
5/24  PBL II: Path planning and autonomous navigation 
第15週
5/31  PBL III: Autonomous object delivery with performing pick-and-place 
第16週
6/7  Final project presentation