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    題名: 手眼力觸感測融合與虛實整合之AI驅動下世代自主機器人實現( I );Ai-Driven Next Generation Autonomous Robot Realization with Hand-Eye-Touch Sensor Fusion and Vi Rtual Reality Integration( I )
    作者: 陳怡呈;林錦德;林智揚;張嘉惠
    貢獻者: 國立中央大學機械工程學系
    關鍵詞: 示範教導學習;生成式人工智慧;手眼力觸感測融合;自主機器人;瑕疵檢測;增強數位孿生;輕量化機邊運算;室內定位技術;learn from demonstration;generative artificial intelligence;hand-eye-force-tactile sensor fusing;autonomous robotic;defect detection;reinforced digital twin;lightweight edge computing;indoors positioning system
    日期: 2025-07-31
    上傳時間: 2025-08-07 17:25:38 (UTC+8)
    出版者: 國家科學及技術委員會(本會)
    摘要: 本計畫旨在開發基於視覺-語言-行動模型(VLAM) 的智能機械手臂與自主移動機器人(AMR)技術,透過整合大型語言模型(LLM)、視覺語言模型(VLM)、大型行動模型(LAM),提升機器人在複雜環境中的精準操作、自主決策與動態適應能力。計畫導入多步驟語言推理(CoT)與觸覺回饋技術(Force/Tactile Feedback),讓機械手臂能根據環境變化與觸覺感測靈活調整策略,推動人機協作的新模式。此外,透過 手眼協作與老師傅經驗 AI 學習(LFD),開發能自動取下隱形牙套的機械手臂,提高智慧製造產線的自動化程度。同時,本計畫亦應用 生成式 AI(GAI) 於機器人維護與操作,使非專業人員也能進行基本調整,降低企業維護成本,提升技術落地應用的可行性。 在 AMR 技術發展 方面,計畫著重於提升自主運作能力、異物偵測與高精度定位。透過多感測融合技術(3D LiDAR、視覺辨識),解決取放料誤差、設備協同障礙等問題,提升AMR在動態環境中的適應性,使其能應對天車吊掛貨物、隨機放置棧板等非固定障礙物,進一步提升作業安全性與效率。此外,計畫將開發機器人具備自主學習與環境適應能力,突破傳統固定規則的限制,強化產線的彈性與穩定性。 在 智慧機器人應用推動 方面,計畫目標包括提升自動化程度、優化機器人自主性、降低維護與操作成本,並與達明機器人、鎂鉑牙技、陽程科技、迅得機械 等產業夥伴合作,進行技術落地與實測驗證。透過生成式 AI 訓練與感測融合技術,提升機械手臂與 AMR 在複雜環境中的適應性與決策能力,減少誤差與故障風險。此外,計畫亦透過國際合作,攜手德國太空中心、法國凡爾賽大學、美國普渡大學、Flexiv Robotics 等產業、學術及研究機構,確保技術與全球自主機器人發展趨勢接軌。 本研究的成果將不僅應用於現有產業,更將推動機器人技術向自主學習、人機協作、智慧決策發展,為未來智慧製造與智能服務系統奠定核心技術基礎,助力台灣自主機器人技術的國際競爭力。
    關聯: 財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
    顯示於類別:[機械工程學系] 研究計畫

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