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專題題目(標楷體96大小字型) 專題學生:(標楷體72大小字型) 指導教授:(標楷體72大小字型)
海報印出為A0紙張大小，內文請排序整齊，字體為標楷體，字體大小不要小於標楷40。英文或數字使用TimeNewRoman字型。
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專題學生:李雲龍、王菌劫、陳燕婷、林折羽
機器人控制設計 專題學生:李雲龍、王菌劫、陳燕婷、林折羽 指導教授：王銀添教授 摘要 — 本計畫使用物件模型結合行人偵測器，發展機器人即時偵測與追蹤移動物體系統。三個主要研究議題包括結合移動特徵偵測與行人偵測器、改良機率物件模型、與物件模型訓練調整機制等。發展的移動物件追蹤系統進一步與視覺式同時定位與建圖系統整合，成為同時定位、建圖與移動物體追蹤系統。最後，以實地測試方式評估所提方法的效能與實用性。海報印出為A0紙張大小，內文請排序整齊，字體為標楷體，字體大小不要小於標楷40。英文或數字使用TimeNewRoman字型。 改良物件模型 結合物件偵測器與機率式物件模型，改良物件模型架構與線上物件訓練程序。先使用單張影像的全部物件特徵定義物件，再依據多個物件之間的關聯性組合物件，用以描述更複雜的物件。建立的物件模型如圖1.所示。 實測結果 以實現同時定位建圖與移動物件追蹤為範例進行實驗測試，驗證所提出的同時定位建圖與移動物件追蹤演算法，結果如圖2所示，範例為同時定位與建圖測試。圖2為追蹤移動物體的測試範例。 圖1. 改良物件模型 圖2. 移動物件追蹤測試範例 移動物體偵測 本研究探討的移動物體追蹤問題，物體偵測部分依據貝氏機率表示所有物件成為： 結論 本論文發展同時定位、建圖與移動物體追蹤系統，在機器人視覺式同時定位與建圖的系統上，架構偵測與追蹤移動物體的程序，實現由移動中的攝影機即時偵測與追蹤行人的任務。 主要針對移動物件偵測與物件模型相關的演算法進行改善： A.移動物件偵測方面，將移動特徵偵測與行人偵測器結合，設計強健的移動物件偵測方法； B.改良機率式物件模型建立與物件辨識追蹤程序，有利於線上訓練物件。 成果發表 Wang, Y.T., C.T. Chi and Y.C. Feng, 2014, Robot Mapping Using Local Invariant Feature Detectors, Engineering Computations, Vol.31, no.2, pp 其中p(ok|sk,z1:k)為物件狀態的推論； p(sk|z1:k)為運動的模式學習。本研究假設移動物件為等速度運動模式，在三維空間中定義為： 其中pjk與vjk分別表示第j個移動物件在時間k的三維位置向量與三維線性速度；wjk 為特徵的加速度造成之速度雜訊。
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