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科目代碼 AEC9003 課程名稱 機器人地圖建立與定位
英文名稱 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) for Robotics  
全/半年 必/選修 選修
學分數 3.0 每週授課時數 正課時數: 3.0 小時, 實驗時數: 0.0 小時
先修課程
課程簡介 This course covers a variety of topics and issues in applied AI: computer vision, mobile robotics, and multi-robot systems. These abstract components are grounded in the problem of robotic soccer. A selection of topics covered during lectures are: Image segmentation, Optical flow analysis, Ego-motion estimation, Localization, and Mapping.
課程目標 對應系所核心能力
1. 瞭解機器人導航之原理 學士:
 1-1 運用物理數學與電機電子工程知識與技術之能力
2. 瞭解機器人導航之各種技術,能夠撰寫程式以控制機器人 學士:
 1-2 設計、執行與驗證電機電子實驗,以及分析詮釋實驗數據之能力
 1-3 規劃、設計及執行電機電子工程系統整合之能力
3. 熟悉機器人所需之機電整合所需技術 學士:
 1-2 設計、執行與驗證電機電子實驗,以及分析詮釋實驗數據之能力
 1-3 規劃、設計及執行電機電子工程系統整合之能力
4. 培養問題導向的思維和研究之能力 學士:
 1-3 規劃、設計及執行電機電子工程系統整合之能力
 1-4 發掘、分析與處理複雜且整合性工程問題之能力
5. 提升工程問題理解之能力,能夠分析各種機器人相關問題及設計解決方案 學士:
 1-1 運用物理數學與電機電子工程知識與技術之能力
 1-2 設計、執行與驗證電機電子實驗,以及分析詮釋實驗數據之能力
 1-3 規劃、設計及執行電機電子工程系統整合之能力
 1-4 發掘、分析與處理複雜且整合性工程問題之能力
6. 能夠搜尋相關技術文獻,提升自我學習之能力 學士:
 1-1 運用物理數學與電機電子工程知識與技術之能力
 1-3 規劃、設計及執行電機電子工程系統整合之能力
 1-4 發掘、分析與處理複雜且整合性工程問題之能力
7. 能夠以小組方式進行主題式研究,培養團隊合作之能力 學士:
 1-4 發掘、分析與處理複雜且整合性工程問題之能力