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 )

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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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