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歷史雜誌

依專輯名稱關鍵字搜尋或依年份搜尋，年份輸入範例202406

作者:楊智翔、李曉暉服務型自主移動機器人發展現況與產業應用分析

為緩解日益惡化的勞動力不足危機，服務型自主式移動機器人(AMR)具有關鍵性的角色，在各個產業轉型過程中有非常重要的角色。AMR應用範圍廣泛，包含倉儲物流、生產線、商業環境等領域。近年來AMR藉由導入資訊科技(IT)、人工智慧(AI)以及數據科學等技術應用，包含平台整合、路徑優化與預測分析等，將以機械設備為主體的自動化設備型機器人進化至具有智慧應用能力的服務型機器人。本報告探討AMR技術在產業轉型中應用並進行分析，提供產業導入AMR應用評估與指引。透過本報告讓產業可以進行策略制定，運用智慧科技協助產業數位轉型，以實現最佳效益。

作者:周暐程半導體產業機器人應用現況與發展

當今半導體產業專用機器人，需符合半導體製程要求潔淨度、防塵、重複精度高、耐震度高之特性，晶圓機器人(Wafer Robot)多半搭配週邊設備採購，節省設備整合與測試時間，加快產線升級或擴廠產線；業者與應用商已合作多年，具有一定默契與經驗，已習慣了日系品牌手臂與半導體設備，選用上趨於保守。在臺灣半導體產業後段製程，多以Overhead Hoist Transfer(OHT)進行晶圓搬送，但需空間架設軌道，較應用於標準化製程；近年來，場域中開始講求彈性、靈活性，除了有半導體專用機器人，也開始引進自主移動機器人與協作機器人的半導體廠解決方案，提升半導體產線設備升級。

作者:鄭中強人工智慧賦能的自主移動機器人導航：感知、規劃與基於學習的控制研究調查

隨著自主移動機器人 (AMR) 在智慧製造的快速普及，自主導航已成為AMR 的核心能力。本文探
討人工智慧導入自主移動機器人導航系統之發展趨勢，聚焦於感知、規劃與學習式控制三大核心模組。
傳統 AMR 導航多仰賴規則式與模型式方法，於動態與複雜場域中會有侷限。近年深度學習與強化學習技
術被引入導航本體架構，使機器人具備語意感知、學習式路徑規劃與端對端運動控制能力。本文透過系
統性文獻回顧，分析 AI 如何重塑導航流程，並整理多模態感測融合、神經代價地圖與強化學習控制等關
鍵技術，最後探討整合式 AI 導航架構之挑戰與未來發展方向。

作者:陳建良、陳子立、雲聿加、鐘咚咚、黃羽繪、蔡宗廷、鄭中強AGV/AMR中AI應用之研究調查

在工業 4.0 的浪潮下，各式自動化感測技術與控制系統漸普及，相較過去依靠人工分檢與搬運的工廠物流方式，現今出現越來越多智慧工廠，並引入具有自主感知和智慧路徑規劃能力的自動導引車（AGV）和自主移動機器人（AMR）。而人工智慧（AI）在 AGV 和 AMR 的應用中也扮演重要角色，除優化傳統的路徑規劃、任務排程等問題，也提升衝突解決、電池充電排程及預測性維護等方面的效率。本文主要探討 AI 在 AGV 和 AMR 中的七大應用，並針對啟發式演算法、深度學習與機器學習方法深入介紹，最後分析這些技術在提升生產效率、降低成本和強化產能彈性等方面的現狀以及未來趨勢。