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【技術】如何選擇非接觸式測距感測器?

測距感測器是用於探測與物體間距離的設備,主要用於檢測被測物位置變化。 根據是否接觸被測物,可以分為接觸式測距和非接觸式測距感測器,非接觸式測距感測器對被探測物不會造成物理損傷,也不會對工件及感測器探頭造成磨損。 根據測距工作原理的不同,可分為雷射測距感測器、超音波測距感測器、微波測距感測器等。 這些感測器由於其自身的技術特性,適用於不同的應用場景,如果選擇不當會無法達到理想的測量效果,甚至測量結果失真,進而影響資料的下一步處理,因此感測器選擇至關重要。 我們將從幾個方面協助您分析產品選擇時需要考慮的因素,再結合不同原理感測器的優劣勢和經典案例分享。 【選擇測距感測器的因素】     測量對象 需要考慮被測物的尺寸、材質、外觀等,如透明物體不適合使用雷射,傾斜面測量不適合使用超音波。 環境因素 環境因素包含感測器的使用環境及安裝條件等。使用環境需要考慮溫濕度、氣候、聲音等諸多干擾影響,不同原理的感測器抗干擾能力略有區別,需要根據實際應用環境選擇,整體表現為超音波受干擾影響最大,雷射次之,微波受影響最小;安裝條件需要考慮感測器尺寸,設備供電方式等因素,感測器是否易於安裝於現有系統,如果涉及電池供電還需要考慮感測器功耗的問題,微波測距感測器通常尺寸較大,功耗也較高。 量程 距離感測器的量程主要包含兩個數值:盲區和量程。如果是近距離測量,需要確認最短測量距離是否在盲區內。在量程的選擇上,需要參考終端設備的實際使用情況,如被測物距離、測量設備和被測物的移動速度、環境複雜程度等情況,確認安全且合適的量程值。 精度 測量精度是感測器的重要指標,理論上感測器精度越高性能越好,但隨之而來的可能是設備體積的增加、感測器成本的上升,因此可以根據應用系統的整體精度需求,在合適的精度要求,再根據價格、體積、功耗等參數去做選擇。此外,在需要記錄過程測量資料變化曲線的場景下,對於精度的要求相對較高;如果只是用於探測被測物有無的觸發,則相對而言要求較低。 穩定性 是指感測器使用過程中測量性能的一致性,能否保證設備在不同場景下測量結果的一致。實際測試中,由於溫度變化、氣候等環境因素影響,感測器的測量結果可能會在一定的範圍內波動;此外設備長時間使用,設備內部元件老化等問題,可能也會影響到測量結果的穩定性。 測量頻率 測量頻率反映的是感測器對於被測物變化的即時回應能力,如果是被測物快速變化的場景下,需要充分考慮測量頻率,通常建議感測器的測量頻率高於被測物變化頻率的2倍。尤其是在高速移動的場景下,測量結果回饋的不即時同樣會導致測試結果的嚴重偏差。 成本 目前市場上不同原理的測距感測器價格區別較大,整體上為超音波測距感測器最便宜,微波測距感測器價格最高,同樣價格下不同感測器實現的性能參數差別也很大,因此需要綜合考慮性能和成本因素。 【案例分享】 無人機定高 ■ 方案描述 將 TF系列光達 安裝在無人機下方,可以即時偵測光達到正下方地面的距離資訊並回饋給無人機。當無人機在高空飛行時,光達會輸出一個極大值或0,此時主要採用GPS資料。當無人機快速下降過程中,主要採用光達輸出的距離資訊,資料會由一個較大值逐漸減小。最後光達將輔助無人機緩慢下降直到平穩落地,避免墜機風險。 ■ 方案優勢 協助客戶保障無人機保持安全飛行高度,無需人工定高(0-180m)且比GPS訊號可靠。自動化檢測飛行高度,超過預設高度即可預警。光斑尺寸小,不易受干擾,安裝位置極靈活。體積小,重量輕,僅為毫米波雷達的1/9左右。功耗普遍低於1W,節能省電。支持Pixhawk,隨插即用。   機器人避障、防掉落 ■ 方案描述 TF系列光達 作為測距感測器,擁有嬌小的身材、較高的精度、快速的測量頻率,可以用做機器人的避障、防掉落感測器,光達可以即時探測前方距離資訊並發送給機器人,使機器人在遇到如樓梯、深坑、牆壁等阻礙時,即時停止並繞行,防止摔壞造成失誤。 ■ 方案優勢 設備體積小,易於嵌入機器人內部,不影響外觀。測量頻率最高1000Hz,回應速度快,滿足機器人各種移動速度。光斑尺寸小,不易因測量角度大而發生干擾,測距穩定能力強。   智慧交通 ■ 方案描述 將兩台TF系列光達前後指向錯開地安裝在正對車道中間的位置,當有車經過時,兩台光達先後發生測量值變化,根據變化次數進行測流統計。同時透過兩台光達的變化時間差也可以用於車速測量,配合攝影機,判斷有車後,觸發攝影機進行拍照。 ■ 方案優勢 測量頻率最高支援1000Hz,回應速度快,能夠即時抓拍高速車輛資訊。雷達內置自我調整演算法和環境適應演算法使其能匹配多種應用環境,室外抗環境光能力強,光線變化對車輛探測的準確率無影響。      
2023-01-04

【研習】建置人才培育中心 – AMR 智慧自主移動機器人實務 教師研習

一、 舉辦目的與課程說明: AMR (Autonomous Mobile Robot)能為世界的科技與工業改變什麼?  1. 不須再如傳統AGV搬運車,侷限於固定環境路線,可彈性佈署產線與路徑。  2. 能夠輕鬆協同多機與不同系統的設備,進行協作溝通。  3. 結合光達SLAM、深度視覺,更加優化導航安全性與延伸應用,室內戶外皆宜。 內涵的核心通訊ROS2(Robot Operating System 2)有什麼好處呢?  1. 職缺近幾年呈爆炸性成長,ROS已成必備學習技術。而全球預估至2024年將會有近一百萬台及55%機器人使用ROS。  2. 節點(Node)可自由包覆模組化,程式復用性高、易維護修改、傳承性高。  3. ROS2支援資訊安全規範,保證AMR開發及使用的安全性  4. ROS Noetic為一代ROS最後版本,將於2025年停止技術更新,全球各大廠家皆轉向ROS2,目前較具指標性社群應用(如導航等)也皆已轉至ROS2版本。 如何能讓台灣教育不落人後,本課程校園導入方案 #ROS2前進校園 ,以建置高階人才培育基地為核心概念,並以「選育課程、創新實踐、產學共榮」三層為架構,輔以特色主題AMR智慧自主運輸應用為實例融入課程中。旨在如何快速導入校園AIoT及AMR在地指標特色。  ● 選育課程:首創「AI/IoT三支箭」教學方法,學校特色輕鬆昇華到AIoT。  ● 創新實踐:業界指標性AMR實務驗證平臺場域,實證學習成果與研究產學發想。  ● 產學共榮:國際級AI實務應用,輕鬆接軌前瞻科技產業。 本課程建立智慧製造/環境工程/農業…等人才培育中心,並具備完整課程與認證等規劃,提升科技領域教學之成效,敬請指派教師參加本研習。 二、 主辦單位與日期:                                    【北】國立中央大學 通訊工程學系        112年1月17日 (二)   9:00 – 17:00 【北】飆機器人_內湖科學園區場次       112年1月18日 (三)  13:00 – 17:00線上同步 內科場以線上為主,現場開放10位教師參加(有課程規畫需求的優先)。 三、 協辦單位與應用單位: 飆機器人_科技教育應用團隊、Intel、大聯大集團、研揚科技、東擎科技 四、 參加對象: 欲建立校園在地特色之大專院校教師及高中職教師。 五、 適用課程: ROS 2.0、智慧機器人、Edge AMR、Edge AIoT人工智慧、工業物聯網、智慧農業、智慧環境監測、照護醫療、人工智慧、自動控制 、系統整合、Python、物聯網…等,讓AIoT與AMR特色課程與成效一同帶入您的課程裡。 六、 報名方式: 教師請上飆機器人官網 – 教師研習 完成報名手續。  七、 研習時間與課表: 09:00 – 17:00(二)    13:00 – 17:00(三) 線上同步  八、 報名須知: 報名成功後將提供連結,於email通知,勞請留正確mail。 額滿時主辦單位有權調整最終上課名單。  恕不接受現場報名。
2023-01-03

【教學】Arduino Mega 2560 與 光達 RPLidar A1M8 應用

使用了Arduino Mega 2560,這是因為Mega 2560有多個串口,RPLidar A1 連接串口1(Serial1),數據在串口(Serial)中輸出,這樣就可以方便觀察數據變化。 當然,使用Arduino Uno 進行實驗也可以的,但只有一個硬串口,要觀察數據則需要增加螢幕或者LED,才能得知數據變化。接線類似的,但電機(5V_MOTO, GND_MOTO)也許需要另外供電才比較穩定。 元件說明 最大測量範圍(m) 最大測量頻率(Hz) 360°掃描測距 適用場景 適用電壓 俯仰角度 12 8000 支持 室內 5V 1°   RPLIDAR A1採用激光三角測距技術,配合自主研發的高速的視覺採集處理機構, 可進行每秒8000次以上的測距動作。RPLIDAR A1 的測距核心順時針旋轉,可實現對周圍環境的360度全方位掃描測距檢測, 從而獲得周圍環境的輪廓圖。全面改進了內部光學和算法系統, 採樣頻率高達8000次/秒,讓機器人能更快速、精確的建圖。傳統的非固態激光雷達多采用滑環傳輸能量和數據信息, 但由於存在機械磨損,其連續工作時僅有數千小時壽命。綜合無線供電和光通信技術,獨創性的設計了光磁融合技術徹底解決了因物理接觸磨損導致電氣連接失效、激光雷達壽命短的問題可通過電機PWM信號控制雷達掃描頻率, 具體詳細請參考官方文檔:https://www.slamtec.com/cn/Support#rplidar-a-series 腳位說明 引腳 說明 TX RPLIDAR 串口輸出 RX RPLIDAR 串口輸入 VCC_5V RPLIDAR 供電 GND RPLIDAR 地線 GND_MOTO RPLIDAR 地線 CTRL_MOTO RPLIDAR 馬達PWM控制 5V_MOTO RPLIDAR 馬達供電 材料清單 名稱 數量 Arduino Mega 2560 x1 RPLidar A1 360 激光掃描測距雷達 x1 麵包板 x1 跳線(杜邦線) 若干 接線方式   Arduino Mega 引腳 <-> RPLidar A1 引腳 RX1 <-> TX TX1 <-> RX 5V <-> VCC_5V GND <-> GND GND <-> GND_MOTO Pin 3 <-> CTRL_MOTO 5V <-> 5V_MOTO 程式重點 首先,需要安裝RoboPeak開發的RPlidar的Arduino庫,由於在Arduino IDE的庫管理中沒有,所以需要手動安裝。下載地址如下: https://github.com/robopeak/rplidar_arduino 解壓後,把「RPLidarDriver」文件夾,放在Arduino IDE 的安裝目錄下的「libraries」文件夾中,就可以使用RPLiadar的庫,如果提示找不到,請重新檢查是否安裝正確。然後就可以開始編程了 加載剛安裝的RPLidar庫: #include <RPLidar.h> 創建實例: RPLidar lidar; 定義控制電機的PWM引腳: #define RPLIDAR_MOTOR 3 綁定指定串口: lidar.begin(Serial1); 設置控制電機的PWM引腳為輸出模式 pinMode(RPLIDAR_MOTOR, OUTPUT); 使用以下判斷可以返回lidar是否正常工作的值 IS_OK(lidar.waitPoint() 返回當前距離值,以毫米(mm)為單位 float distance = lidar.getCurrentPoint().distance; 返回當前角度度數 float angle = lidar.getCurrentPoint().angle; 返回該點是否屬於一個新的掃描點 bool startBit = lidar.getCurrentPoint().startBit; 返回當前測量的質量 byte quality = lidar.getCurrentPoint().quality; 程式碼 // lingshunlab.com // This sketch code is based on the RPLIDAR driver library provided by RoboPeak // include library #include <RPLidar.h> RPLidar lidar; #define RPLIDAR_MOTOR 3 void setup() { lidar.begin(Serial1); Serial.begin(115200); pinMode(RPLIDAR_MOTOR, OUTPUT); } void loop() { if (IS_OK(lidar.waitPoint())) { float distance = lidar.getCurrentPoint().distance; //distance value in mm unit float angle = lidar.getCurrentPoint().angle; //anglue value in degree bool startBit = lidar.getCurrentPoint().startBit; //whether this point is belong to a new scan byte quality = lidar.getCurrentPoint().quality; //quality of the current measurement // perform data processing here... // Output all data in the serial port // for(int i = 0;i < 6 - String(angle).length(); i++){ // Serial.print(" "); // } // Serial.print(String(angle)); // Serial.print(" | "); // for(int i = 0;i < 8 - String(distance).length(); i++){ // Serial.print(" "); // } // Serial.print(distance); // Serial.print(" | "); // Serial.print(startBit); // Serial.print(" | "); // for(int i = 0;i < 2 - String(quality).length(); i++){ // Serial.print(" "); // } // Serial.println(quality); // - 2 - // Output the specified angle data if(angle > 0 and angle < 2 ){ Serial.print(angle); Serial.print(" | "); Serial.println(distance); } } else { analogWrite(RPLIDAR_MOTOR, 0); //stop the rplidar motor // try to detect RPLIDAR... rplidar_response_device_info_t info; if (IS_OK(lidar.getDeviceInfo(info, 100))) { // detected... lidar.startScan(); // start motor rotating at max allowed speed analogWrite(RPLIDAR_MOTOR, 255); delay(1000); } } } 參考文獻從網路取材
2022-12-30

【研習】美國網路暨基礎設施安全局(CISA)推薦資安學習第一步 cyber:bot資安機器人 互動式雙語資安教學 教師研習

一、 舉辦目的與課程說明: 呼應國家政策,國家安全就是資訊安全,本研習採用美國網路暨基礎設施安全局(CISA)推薦美國公民使用的K12資安學習課程,cyber:bot_資安機器人。 課程除融合台灣科技雙語教育之需求,並延伸垂直整合落實學生於IoT/IIoT/AIoT等最新科技教育與成效。 學習重點涵蓋:科技知識、科技態度、操作技能與整合應用能力等四大面向;內容打破以往枯燥的螢幕與鍵盤的教學方式,以實務互動的機器人學習平台來加深加廣加有趣。 並將「資訊安全」融合資訊科技之「程式設計」、「機器人程式設計」、「人工智慧」、「物聯網」及「5G」,等六大主軸之基石。 建議各級科技、資訊中心、工科與資訊相關科系或成立特色課之學校,派員參加。 二、 主辦單位與日期:                                    【北】  飆機器人_科技教育應用團隊          112年2月10日 (五)  13:30 – 17:00 三、 協辦單位與應用單位: 中原大學 電機工程系、Intel、大聯大集團、研揚科技、東擎科技 四、 參加對象: 欲建立校園在地特色之大專院校教師及高中職教師。 五、 適用課程: 工業物聯網、智慧農業、智慧環境監測、照護醫療、人工智慧、自動控制、ROS 2.0 、系統整合、智慧機器人、Python、 AIoT人工智慧、物聯網…等,讓AIoT特色課程與成效一同帶入您的課程裡。 六、 報名方式: 教師請上飆機器人官網 – 教師研習 完成報名手續。 七、 研習時間與課表: 13:30 – 17:00 八、 報名須知: 報名成功後將於email通知,勞請留正確mail。 額滿時主辦單位有權調整最終上課名單。 因座位有限且須實作,恕不接受現場報名。 為響應環保,請自備環保杯。 午餐自理。 附錄:   延伸應用課程
2022-12-16

【研習】建置人才培育基地 – AI 智慧工廠產線加工手臂 教師研習

 一、 舉辦目的與課程說明: 依國家111-113年重點產業人才供需調查報告,智慧機械智慧製造與AI為產業積極轉型的目標。本研習將工業4.0教學設備導入 AI、IoT / IIoT 等應用並與業界接軌,搭配課程展示多種,具空間定位與自動教導等業界等級的五軸手臂、協作型手臂、校園淺口袋協作手臂、滑台、輸送帶、AGV / AMR ….。 課程涵蓋首創「AI / IoT 三支箭」萬物皆 AI、萬物皆可聯等高效型教學方法,及業界公認CP值最高的 OpenVINO +手臂,應用於工廠、餐廳、飯店、農業、生活等領域,讓您 AI專題應用、場域、競賽、展示、招生一次到位,輕鬆昇華到 AIoT校園。 本次研習從課程延伸至建置高階人才培育基地,並以「選育課程、創新實踐、產學共榮」為架構,旨在如何系統性快速導入校園AI及IoT的在地指標特色與成效,敬請指派教師參加本研習。 二、 主辦單位與日期:                                    【北】  內湖科學園區 – 至盛科技有限公司          112年1月31日 (二)  13:30 – 17:00 三、 協辦單位與應用單位: 飆機器人_科技教育應用團隊、Intel、大聯大集團、研揚科技、東擎科技 四、 參加對象: 欲建立校園在地特色之大專院校教師及高中職教師。 五、 適用課程: 工業物聯網、智慧農業、智慧環境監測、照護醫療、人工智慧、自動控制、ROS 2.0 、系統整合、智慧機器人、Python、 AIoT人工智慧、物聯網…等,讓AIoT特色課程與成效一同帶入您的課程裡。 六、 報名方式: 教師請上飆機器人官網 – 教師研習 完成報名手續。 七、 研習時間與課表: 13:30 – 17:30 八、 報名須知: 報名成功後將於email通知,勞請留正確mail。 額滿時主辦單位有權調整最終上課名單。 因座位有限且須實作,恕不接受現場報名。 為響應環保,請自備環保杯。 午餐自理。 附錄:建置人才培育中心 https://shop.playrobot.com/pages/talent     本課程已有完整的設備與教材(18單元以上之教科書,特色課程專用),歡迎有需求之教師報名參加,實際體驗與實作。 各級學校詳細參考基地資訊: https://shop.playrobot.com/pages/blueprint
2022-12-13

【研習】建置人才培育基地 – AI 人工智慧服務與生活應用 教師研習

一、 舉辦目的與課程說明: AI服務型機器人已經融入我們生活中,而本研習將透過快速AI應用技術,打造一款智慧服務型管家,可語音、可辨識、可互動、可教學,更可應用於各行各業。 課程涵蓋首創「AI/IoT三支箭」萬物皆AI、萬物皆可連等高效型教學方法,及業界公認CP值最高的OpenVINO。 原來學 AI 可以這樣學,全球首發” 會看、會聽、會說 "的 AI人型機器人,從玩Python開始到AI人型機器人的互動與控制;從影像控制、手勢控制、循線、即時控制到AI 語音助理、語音控制、wiki問答、AI神經網路…無所不包,無所不控。 本次研習將從課程延伸至建置高階人才培育基地,並以「選育課程、創新實踐、產學共榮」為架構,幫助您將AIoT快速導入於校園在地特色中。  ● 選育課程:首創「AI/IoT三支箭」教學方法,學校特色輕鬆昇華到AIoT。  ● 創新實踐:業界指標性實務驗證平臺場域,實證學習成果與研究產學發想。  ● 產學共榮:國際級AI實務應用,輕鬆接軌前瞻科技產業。 短短研習、大大成效,本課程建立智慧製造/環境工程/農業…等人才培育中心,並具備完整課程與認證等規劃,提升科技領域教學之成效,敬請指派教師參加本研習。 二、 主辦單位與日期:                                    【北】  內湖科學園區 – 至盛科技有限公司          112年2月8日 (三)  13:30 – 17:00 三、 協辦單位與應用單位: 飆機器人_科技教育應用團隊、Intel、大聯大集團、研揚科技、東擎科技 四、 參加對象: 欲建立校園在地特色之大專院校教師及高中職教師。 五、 適用課程: 工業物聯網、智慧農業、智慧環境監測、照護醫療、人工智慧、自動控制、ROS 2.0 、系統整合、智慧機器人、Python、 AIoT人工智慧、物聯網…等,讓AIoT特色課程與成效一同帶入您的課程裡。 六、 報名方式: 教師請上飆機器人官網 – 教師研習 完成報名手續。 七、 研習時間與課表: 13:30 – 17:00 八、 報名須知: 報名成功後將於email通知,勞請留正確mail。 額滿時主辦單位有權調整最終上課名單。 因座位有限且須實作,恕不接受現場報名。 為響應環保,請自備環保杯。 午餐自理。 附錄:建置人才培育中心 https://shop.playrobot.com/pages/talent     本課程已有完整的設備與教材(18單元以上之教科書,特色課程專用),歡迎有需求之教師報名參加,實際體驗與實作。 各級學校詳細參考基地資訊: https://shop.playrobot.com/pages/blueprint
2022-12-13

【研習】建置人才培育基地 – AIoT 智慧環境感測應用 教師研習

一、 舉辦目的與課程說明: 本課程以AIoT智慧環境感測為應用主軸,解析物聯網的各項技術(感知層、網路層、應用層)  ● 感知層:Modbus解析各氣象站感測器,作為業界自動控制核心。  ● 網路層:MQTT作為多機多點監控站之通訊橋梁,達成多點農田戶外布局監控。  ● 應用層:Node-Red快速設計專屬人機介面及line警報通知。 最後透過Intel OpenVINO技術,整合國際級AI實務應用,輕鬆將AI及IoT結合起來,快速導入校園AI及IoT的在地指標特色,以「選育課程、創新實踐、產學共榮」三層為架構,建置高階人才培育基地。  ● 選育課程:首創「AI/IoT三支箭」教學方法,學校特色輕鬆昇華到AIoT。  ● 創新實踐:業界指標性實務驗證平臺場域,實證學習成果與研究產學發想。  ● 產學共榮:國際級AI實務應用,輕鬆接軌前瞻科技產業。 本課程建立智慧製造/環境工程/農業…等人才培育中心,並具備完整課程與認證等規劃,提升科技領域教學之成效,敬請指派教師參加本研習。 二、 主辦單位與日期:                                    【南】  國立屏東科技大學 智慧機電學程                                                        112年2月2日 (四)  13:00 – 17:00 【中】  國立中興大學 環境工程學系 環境教育暨永續科技研發中心     112年2月3日 (五)  13:00 – 17:00 三、 協辦單位與應用單位: 飆機器人_科技教育應用團隊、Intel、大聯大集團、研揚科技、東擎科技 四、 參加對象: 欲建立校園在地特色之大專院校教師及高中職教師。 五、 適用課程: 工業物聯網、智慧農業、智慧環境監測、照護醫療、人工智慧、自動控制、ROS 2.0 、系統整合、智慧機器人、Python、 AIoT人工智慧、物聯網…等,讓AIoT特色課程與成效一同帶入您的課程裡。 六、 報名方式: 教師請上飆機器人官網 – 教師研習 完成報名手續。 七、 研習時間與課表: 13:00 – 17:00 八、 報名須知: 報名成功後將於email通知,勞請留正確mail。 額滿時主辦單位有權調整最終上課名單。 因座位有限且須實作,恕不接受現場報名。 為響應環保,請自備環保杯。 午餐自理。 附錄:建置人才培育中心 https://shop.playrobot.com/pages/talent     本課程已有完整的設備與教材(18單元以上之教科書,特色課程專用),歡迎有需求之教師報名參加,實際體驗與實作。 各級學校詳細參考基地資訊: https://shop.playrobot.com/pages/blueprint
2022-12-09

【技術】光達線數~單線與多線的區別

  近年來,光達技術發展迅速,已在機器人、無人駕駛、AMR、AGV等多個領域被廣泛應用。根據光達線數的不同,目前,光達可分為單線及多線光達,那不同線數的光達之間究竟有什麼區別呢? 我們一起來看看!   【多線光達】 多線光達是由多個發射器和接收器組成,透過馬達的旋轉,獲得多條線束,線數越多物體表面輪廓越完善,所以處理的數據量越大,硬件要求更高。 一般多線光達設計為2的倍數,可分為4線、8線、16線、32線、64線和128線之分,不同的線束採集到的信息不同,對應的工作場景也不同。 多線光達現下主要以無人駕駛領域為主要應用,在該領域通過光達可以掃描到周圍環境的信息,運用相關算法對比上一幀及下一幀環境的變化,能較為容易的檢測出周圍環境的車輛及行人。 光達線數單線與多線的區別從技術路線上看,多線光達主要分成有MEMS、flash陣列、OPA等不同流派,且不同技術路線的產品在可靠性、量產難度、成本、成熟度、工藝難度上均不同。 例如 光相控陣OPA理論性能最為強悍,但是功率受限無法滿足距離要求,MEMS 雖然具備量產可能性,但是其方案一致性和產品壽命始終無法保證。flash 工藝最為成熟且供應鏈齊全,但是其系統的輸出能量限制導致其不可能超越單點測距的距離。 這主要是由於多線光達發展時間較短,大多數仍處於技術研發階段。包括美國的Velodyne、Quanegy、德國的IBEO、中國的HESAI、ROBOSENSE、LSLIDAR等。從目前來看,Velodyne仍是當下多線光達的首選,但Velodyne產品價格相對昂貴,一般的企業難以承受。在無人駕駛領域領域,如何降低光達成本仍是目前所要解決的核心問題。   【單線光達】 相較於多線光達,單線光達出現更早,技術也相對成熟,是服務型機器人中不可或缺的重要感測器,相較於影像和超音波測距,具有良好的指向性和高度聚焦性,是目前最可靠、穩定的定位技術。光達感測器獲取地圖訊息,地圖建置,實現路徑規劃與導航。 相較於多線光達,單線光達在角頻率及靈敏度上反應更快捷,其掃描速度快、分辨率強、可靠性高。所以,在測試周圍障礙物的距離和精度上都更加精準。 單線光達目前已有sick、HOKUYO、Slamtec、YDLIDAR、LDROBOT…等廠商,總體來說,應用於機器人上的光達,技術差異並不是很明顯。   綜合來說,多線光達應用場景更為複雜,主要適用於無人駕駛領域,對雷達性能要求更高,但價格昂貴,一般企業難以承受。 而單線光達相對來說結構更為簡單,成本也更低,更容易滿足服務機器人的使用需求,在距離及精度上也更加精準。
2022-12-06

【研習】AI服務型仿生機器人-智慧管家實務 線上研習課程

一、 舉辦目的與課程說明: AI服務型機器人已經融入我們生活中取代人力,而本研習將透過快速AI應用技術,打造一款智慧服務型管家,可語音、可辨識、可互動、可教學,更可應用於各行各業。短短研習,大大成效。 原來學 AI 可以這樣學,全球首發” 會看、會聽、會說 "的 AI人型機器人,從玩Python開始到AI人型機器人的互動與控制;從影像控制、手勢控制、循線、即時控制到AI 語音助理、語音控制、wiki問答、AI神經網路…無所不包,無所不控。 本課程適用於Python程式設計、微電腦、AI人工智慧…等課程。課程精彩有趣、互動性十足,將讓您體驗前所未見,別開生面的特色課程。以下提供您判斷您是否須要參加本研習: 當您覺得怎麼都是用車來教 當您想了解如何將AI融入生活應用中 當您期待在短時間內學到AI核心應用技術 當您期待開課不單只是上課,還要更多的…. 本課程具提升科技領域教學與成效,敬請指派教師參加本研習。 二、 主辦單位與日期:   【中】彰化文興高中 111 年 7 月 8 (五) 10:00-12:00 【北】明志科技大學 電機工程系  111 年 7 月 29  (五)  10:00-12:00 【中】朝陽科技大學 資訊工程系  111 年 8 月 9  (二)  10:00-12:00 三、 協辦單位: 飆機器人_科技教育應用團隊 四、 參加對象: 高中職以上相關背景及大專院校教師。 五、 適用課程: 人工智慧、智慧服務、智慧農業、智慧居家、醫療照護、自動控制、自然語言、影像處理、系統整合、Python…等,讓AIoT特色課程與成效一同帶入您的課程裡。 六、 報名方式: 教師請上飆機器人官網 – 教師研習 完成報名手續。 七、 研習時間與課表: 10:00 – 12:00   八、 報名須知: 因疫情影響,配合政府防疫政策,停課不停學,採線上研習(meeting)方式。課程將分教學、實作與應用實施。 報名成功後將提供連結,於email通知,勞請留正確mail。 額滿時主辦單位有權調整最終上課名單。 課程將濃縮,較為緊湊,請準時上線。 恕不接受現場報名。  
2022-06-20