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課程名稱 |
自主移動機器人應用與實作
Application and Practice of Autonomous Mobile Robots |
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開課學期 |
113-2 |
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授課對象 |
工學院 機械工程學研究所 |
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授課教師 |
郭重顯 |
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課號 |
ME5075 |
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課程識別碼 |
522 U6530 |
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班次 |
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學分 |
3.0 |
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全/半年 |
半年 |
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必/選修 |
選修 |
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上課時間 |
星期五2,3,4(9:10~12:10) |
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上課地點 |
機械115 |
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備註 |
實作地點為機械B119室(機器人實作實驗室)。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 |
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課程簡介影片 |
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核心能力關聯 |
核心能力與課程規劃關聯圖 |
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課程大綱
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為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
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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. 光達、里程記、慣性測量單元之定位與建置地圖
5. 路徑規劃、障礙物偵測與避障
6. 影像辨識基礎方法與程式（Python）
7. 卷積神經網路與程式
8. PBL I：機器人自主巡檢
9. PBL III：機器人足球 PK 賽
1. Introduction to autonomous mobile robots (AMR)
2. Robot operating system (ROS)
3. Kinematics and wheel odometry
4. LiDar-localization and mapping
5. Path planning, obstacle detection and avoidance
6. Image recognition and programming (Python)
7. Convolutional neural network (CNN) and programming
8. PBL I: Robotic autonomous inspection
9. PBL II: Robotic soccer penalty kick games |
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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里程記、光達定位和建圖、路徑規劃以及障礙物偵測和避障等 AMR 學理基礎。此外，本課程也介紹機器人作業系統（ROS）和 影像處理與辨識方法，以更有效率方式學習 AMR 在自主導行與巡檢之實務技術開發。 此一課程也安排了機器人自主巡檢以及機器人足球 PK 賽兩個 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 based 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 image processing/ recognition programming (with Python) to efficiently learn the practical implementation aspects of an AMR with autonomous navigation and image-based inspection. Two PBL topics, including robotic autonomous inspection and robotic soccer penalty kick games, are arranged to help to improve the AMR hands-on skills and problem-solving capabilities. |
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課程要求 |
Python programming skill |
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預期每週課後學習時數 |
3 to 6 hours, depending on topics |
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Office Hours |
每週一 09:00~12:50 |
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指定閱讀 |
Handouts
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參考書目 |
期刊論文，會議論文，GitHub
Journal papers, conference proceedings, GitHub |
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評量方式
(僅供參考) |
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No. |
項目 |
百分比 |
說明 |
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1. |
Class attendance and participation |
10% |
Lectures and labs are counted |
2. |
Midterm exam |
25% |
Mission competition with coding (team) |
3. |
Lab exercise achievement |
25% |
All lab topics are counted |
4. |
PBL I |
20% |
Robotic autonomous inspection [presentation and review on project outcome and achievement (team)] |
5. |
PBL II |
20% |
Robotic soccer penalty kick games (grading via competition ranking) |
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針對學生困難提供學生調整方式 |
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上課形式 |
以錄影輔助 |
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作業繳交方式 |
團體報告取代個人報告 |
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考試形式 |
書面(口頭)報告取代考試, 考試取代書面(口頭)報告 |
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其他 |
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週次 |
日期 |
單元主題 |
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第1週 |
2/21 |
Introduction to autonomous mobile robots (AMR) |
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第2週 |
2/28 |
National holiday |
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第3週 |
3/7 |
Robot operating system (ROS) |
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第4週 |
3/14 |
Kinematics and wheel odometry |
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第5週 |
3/21 |
Sensor fusion, localization and mapping (Cartographer SLAM) |
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第6週 |
3/28 |
Path planning, obstacle detection and avoidance |
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第7週 |
4/4 |
National holiday |
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第8週 |
4/11 |
Midterm exam: Performance assessment on SLAM and autonomous navigation with obstacle avoidance |
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第9週 |
4/18 |
Image recognition and programming (Python) (1/2) |
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第10週 |
4/25 |
Image recognition and programming (Python) (2/2) |
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第11週 |
5/2 |
Convolutional neural network (CNN) and programming |
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第12週 |
5/9 |
Hands-on: PBL I project |
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第13週 |
5/16 |
PBL I: Performance assessment on robotic autonomous inspection |
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第14週 |
5/23 |
Hands-on: PBL II project |
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第15週 |
5/30 |
National holiday |
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第16週 |
6/6 |
PBL II: Competition on robotic soccer penalty kick games |
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