教師著作
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Item 應用於室內自然環境且可與人自然溝通之居家服務機器人--子計畫三：居家服務機器人之即時動態導航與定位學習之設計與實現(行政院國家科學委員會, 2010-07-31) 許陳鑑; 盧明智本計畫之主要目的在於研究居家服務機器人即時動態導航與定位之設計與實現，包 含：環境感知、導航(robot navigation)、以及迴避障礙等功能，使居家服務機器人能具有 自主認知與熟習環境的能力，以協助各個子計畫達成希望執行的任務。配合總計畫第 一、二年預定完成Robotcup@home 基礎及進階指定競賽項目的目標，本計畫將以：(1) 多感測器之障礙物偵測系統、(2)感測器資料融合、(3)虛擬環境地圖建立與定位、(4)自 主避障、(5)動態路徑規劃、以及(6)障礙空間資訊描述等六項研究重點，完成：(1)建立 一多重感知障礙物偵測系統，整合各種異質感測器之量測資訊，提供可靠之環境障礙物 資訊，(2)利用多種數據融合(sensor fusion)技術實現感測器資料融合，以提供可靠的量測 結果，作為建立地圖與避障之依據，(3)利用多種建地圖(map building)技術，建立並更新 未知環境之虛擬空間地圖，作為機器人自主導航的依據，(4)以多種啟引式演算法 (heuristic)以及演化計算法(evolutionary computation)實現最佳路徑之規劃，使機器人能據 以行動，快速且安全到達目的地，(5)依多重感測數據融合資料以及目標物移動方向之估 測，實現自主避障之功能，使機器人能安全行進，(6)利用多重感測數據融合資料作訊號 處理與座標轉換，實現障礙空間圖形化描述(obstacle profiling)，精確呈現障礙物空間資 訊。並與其他子計畫整合，使居家機器人能夠實現Robotcup@home 所指定之基礎及進 階競賽項目。第三年則針對適合台灣居家環境之機器人的相關項目進行研發，包含：(1) 提供居家空間多重輔助定位，包含超音波、RFID、以及影像式輔助定位，以校準機器人 位置，提供機器人精確定位，(2)建置即時遠端監控與整合式互動介面，方便使用者透過 遠端連線的方式進行監控，增加居家服務機器人的實用與便利性，(3)以嵌入式統軟硬體 協同設計(Hardware/Software Co-design)觀念，實現各種所提出之演算法，改善機器人定 位、路徑規劃、避障之執行效能，全面提升機器人之導航及避障性能。Item 以演化法則為基礎之不確定間隔系統最佳控制器設計之研究(行政院國家科學委員會, 2005-07-31) 許陳鑑; 王偉彥本計畫係利用演化(evolutionary)法則以設計間隔系統(interval systems)之最佳控制器，使 所形成之閉迴路系統在不確定參變動時皆能穩定操作，並且滿足使用者所指定之強健增 益邊限(gain margin)及相位邊限(phase margin)等性能規格。設計目標係將控制系統之最 差狀況(worst-case)增益邊界/相位邊際與要求規格之誤差降到最低，因此，該設計可規劃 形成一最小化問題，而由所提出之基因演算法求解。作法上係藉由極值系統(extremal systems)求出開迴路系統在不確定參數變動下最差之增益邊限/相位邊限值，以建構一聚 積誤差函數(aggregated error)，再利用基因演算法搜尋一組最佳控制器參數，使其最差之 增益邊限/相位邊限仍可滿足使用者所指定之強健增益邊界及相位邊際等性能規格。為確 保系統強健穩定(robust stability)，各組染色體之適合度必須加以評估，本計劃將分別以 Kharitonov 多項式的根位址以及相關聯之4 個頂點系統(vertex system)之能量信號為基 礎，建構兩種限制條件處理機制(constraints handling mechanism)，用以整合到適合度評 定函數中，以有效評估各組染色體之適合度，方便演化過程之進〈行，為驗証所求得解答 之正確性，本計劃將利用Kharitonov 定理証明所求得系統強健穩定，並利用求得之32 個極值系統之Nyquist 圖，以證明系統滿足使用者指定的規格。藉由本計畫所提出之方 法，我們希望所求得之最佳控制器能不僅滿足使用者指定之規格，並且解除在實際應用 上之諸多限制問題，諸如：（1）不須限制控制器型式，它可以是任意型式之控制器， （2）不須限制不確定間隔系統之階數，（3）作法簡單，不需使用圖形觀察方法，避免 煩雜的數學推導及運算。本計劃最終將把所提出之設計法則嵌入前次專題研究計畫所發 展出來之設計工具箱(toolbox)中，並整合到Matlab 圖形介面(GUI)環境，以方便使用者 設計一強健穩定之最佳控制器。Item 以基因演算法則調整之最佳適應性模糊類神經控制系統之研究(行政院國家科學委員會, 2002-07-31) 許陳鑑Item 以演化為基礎之不確定間隔系統容忍控制器設計之研究（II）(行政院國家科學委員會, 2006-07-31) 許陳鑑; 鄭明哲本計畫係利用演化(evolutionary)法則以設計不確定間隔系統(uncertain interval systems)之最佳容忍控制器(tolerance controller)，使所形成之閉迴路系統在不確定參變動 時皆能穩定操作，並且增益邊限(gain margin)及相位邊限(phase margin)等性能規格能夠 滿足使用者所指定之接受範圍(Region of Acceptability)內，達到容忍設計(tolerance design) 的目的。設計目標係將控制系統之極值(extremal)增益邊限/相位邊限與要求規格之誤差 降到最低，因此，該設計可規劃形成一最佳化問題，而由所提出之單目標(mono-objective) 及多目標(multi-objective)基因演算法求解。作法上係先以極值系統(extremal systems)求 出在不確定參數變動下，系統之極值增益邊限/相位邊限，再利用基因演算法搜尋最佳控 製器參數，使系統之增益邊限/相位邊限可以滿足使用者所指定之容忍範圍。為確保系統 強健穩定(robust stability)，各組染色體之適合度必須加以評估，本計劃將以特徵多項式 相關聯之Generalized Kharitonov Segments 多項式的根位址為基礎，建構一限制條件處理 機制(constraints handling mechanism)，用以整合到適合度評定函數中，以有效評估各組 染色體之適合度，方便演化過程之進〈行，為驗証所求得解答之正確性，本計畫將利用 GKT (Generalized Kharitonov Theorem)定理驗証所求得系統之強健穩定性，並利用所求 得之32 個極值系統之Nyquist 圖，以證明閉迴路系統滿足使用者指定的容忍規格範圍。 由於基因演算法的演化過程較為耗時，特別是本計劃所要解決的問題對於各染色體適合 度之評估需要較強的計算能力，否則求解過程可能費時過久。由於基因演算法在本質上 極適合並〈行計算之處理方式，所以，在計劃中也分別提出以軟體及硬體所建構之並〈行計 算環境以進〈行演化。軟體方面係利用普遍使用之工作站電腦，透過TCP/IP 網路協定， 建構一主從架構(master-slave)之並〈行處理環境，藉由從屬端(client site)執〈行多個 MATLAB 程式，以並〈行計算方式，加速評估各染色體之適合度；硬體方面係將基因演 算法之演化環境建構在一SOPC (System On a Programmable Chip)中，特別是在晶片中組 構(configure)多個NIOS 處理器系統(multi-processor system)，作為適合度評估模組(fitness evaluation module)，以充分利用硬體之資源，以並〈行計算方式，加速評估各染色體之適 合度，以求得最佳容忍控制器，滿足使用者所要求之性能規格，達到容忍設計的目的。Item 模糊類神經網路之函數近似使用基因演算法(2002-03-16) 鄭智元; 王偉彥; 許陳鑑本文中我們利用類神經網路的學習能力，建立一個擁有自動調整權重值的模糊推論系統。而基因演算法是一種族群搜尋策略的最佳化方法，所以我們使用基因演算法去搜尋模糊類神經網路中最佳的權重值w/sub i/來近似函數。然而基因演算法中最大的缺點在於搜尋到最佳值的速度太慢，因此在本文中提出新的交配運算方法並且探討其對搜尋結果之影響。