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生活上的小幫手
服務型機器人旨要為使用者提供便利的服務， 舉凡在生活中碰到各種問題，會以控制的方式，搭配視覺伺服、同步地圖建構與定位、順應式手臂、機器學習等方法完成任務。 目前主要由服務型機器人-May與Lami，進行應用相關的實驗，May的設計上具有雙手構造，能達成較複雜的抓取動作 ，Lami為長單臂，長度相當於May雙臂總和的長度，適用於抓取較高或是較遠的物品，而且依據環境、情景亦能設計相對應的夾爪等機構， 因此研究方向包含硬體、軟體以及系統整合，相當多元!
服務型機器人
Service Robots
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視覺影像處理
使用Kinect2.0感應器得到RGBD資訊，使用SURF特徵點比對 或是Convolutional neural network訓練學習，對環境中的物體進行辨識，利用Kinect的深度資訊， 判斷需要目標物品和機器人座標原點的距離，轉換為手臂座標號實現抓取。
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機械手臂控制
利用逆向運動學回推末端位置及姿態的解， 可達到位置控制point-to-point(PTP)的基本功能，由於手臂為自行設計， 因此深入於速度控制的規劃，藉由手臂末端軸的力學感測器實現順應式控制， 手臂系統亦具備教導點功能，使定位功能上更為方便。
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底盤移動與SLAM
底盤四輪八個馬達組成，可以達到如同萬向輪般自轉、Ackermann steering geometry、平移等等的功能， 令外配備有雷射感測器，可以藉由打出紅外線陣列讀取紅外線陣列的回傳值， 進而得知機體與障礙物的位置，實現SLAM的功能。