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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 | 半 | 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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |