簡介：

近年臺灣災害頻繁，例如：地震、土石流等災害，皆需救援人員潛入災區進行搜救，這不僅費時費力，又具有高風險。為了降低該工作危險，以往有輪型機器人進行勘災，但是該機器人無法於地形崎嶇之環境行走，故本作品運用六足機器人進行自動控制及避障功能之探勘。本機器人具有18個自由度，經自行開發建立動作集，使機器人能依各項指令進行行走，並以超音波感測器偵測障礙物距離，接著使用紅外線夜視鏡頭透過YOLOv3深度學習演算法進行影像辨識，當遇到障礙物時，機器人即依指令改變行走方向，行走過程中若遇到目標物，並停止行走及啟動蜂鳴器並輔以GPS模組進行定位，辨識結果以及定位資訊將上傳至資料庫，本研究採用Firebase管理系統作為資料庫，目標物被移除後即繼續探勘。

簡介：

人工智慧(AI)，無論在那個行業，已經悄然扮演舉足輕重的角色。尤其在物聯網及工業 4.0 發展更是位居核心之要。AI應用接受度越高的國家，將對其GDP產生貢獻愈大。 足球對人類的文化領域充滿廣泛的影響力，是全球最多人觀賞的體育項目，四年一次的世界杯是除奧運外最受到重視與歡迎的體育賽事。 隨著科技日新月異，機器人和人工智慧是非常熱門的產業，機器人能完成非常多人類能做到的工作，而未來許多產業都會被機器人所取代，尤其是有著高度危險的工作，體育賽事可能涵蓋其中，故本作品出發點便是想結合H3P機器人與足球，使其擔任守門員這個重責大任。 我們使用樹莓派(Raspberry Pi )的界面(Linux)和樹莓派鏡頭，並利用霍夫圓轉換和HSV顏色轉換，完成網球辨識，再利用pySerial結合H3P人形機器人的Arduino開發版與樹莓派，使其能夠觀測到網球並做出動作。

簡介：

近代，由於社會的勞動力短缺，孕育出人工智慧的機械取代人力，人工智慧的機械分成非常多種類，最廣泛的是仿造人類的機械，不管是機械手掌、機械手臂跟機器人，都是時下最普通、常用的機械。至於賦予機械人工智慧的程式碼，是利用機械學習跟深度學習，使機械自行運作，犯錯之後能夠自我修正，正是當今人類在許多產業中需要的輔助工具。 這次專題中，我們希望在機械手掌上搭載鏡頭，結合臉部辨識系統，可以使打卡點名更加便利，員工透過鏡頭辨識臉部，再經由LINE bot傳訊息的功能與防止利用照片作弊的手勢，使老闆能輕易追蹤員工出缺席的狀態，也能省下員工傳統打卡點名的時間，工作效率能夠大幅提升。

簡介：

在大家討論之前，我們參考了”實戰 AI-資料導向式學習”這本書讓我們認識AI以及學習對機器人的控制基礎，理論及實作並用，加上辨識能力的應用，讓我們在這次專題中對於機器人的認識可以更深入探討。 隨著時代進展科技進步，現代小孩開始接觸3C的年齡越來越小，對傳統書本的學習方式較不感興趣，在這樣的狀況之下我們計畫設計出一款結合科技與學習，幫助使用者在樂趣中學習英文的利器。 人機互動是近期非常熱門的研究領域，在這次專題中，我們討論出用字母辨識系統，使用Keras和Tensorflow套件配合訓練模型來訓練辨識英文字母，再利用Pi專用鏡頭來完成即時辨識，之後讓使用者輸入所想的英文單字，再配合樹梅派和機械手臂來夾取相對應需求的字母。

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復健這條路很長遠，如何循序漸進不半途而廢，相當需要耐心與毅力。需要復健的人群，無論老人、中年人、青少年都必須一步步去實行長時間且無趣的重複運動，復健者其身體、心理都會有巨大的壓力。在生活方面，週遭的家人將會受到連帶影響，對家庭上造成莫大的經濟壓力，除此以外，若復健的歷程不順利，將會造成無法彌補的後遺症。復健的過程相當無趣，在復健時增加趣味性使復健的過程變得有趣，同時也能轉移痛苦。這種做法不僅能讓復健者的身心靈有很大的幫助，也可以讓陪同復健的家人放心一起使用，不僅達到復健的效果，還能促進家人間的情感。復健式體感手套中所套用的Pygame小遊戲是由Pycharm進行編譯，將體感手套穿戴在手上，藉由手套上的Arduino與Pygame相互溝通。在遊戲內，以記分板分數作為成績，也可作為復健的一項依據。經由各角度的操作達到手部復健的效果，因其有趣簡單，而提高意願去活動自己復健的部位，減緩復健者心理的壓力，讓復健不再是令人厭煩的事。