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作者:紀佃昀、許勝傑焊接機器人自動化模擬技術

機器人自動化解決方案已被引入各種製造過程和生產線，以應對勞動力短缺的問題，在採用機器人解決方案時，基本問題是如何進行具有可接受精度的路徑規劃，以滿足製造要求，因此，機器人的精度要求以及模擬生成路徑技術在加工應用上相當重要，機器人端點的校準成為後續準確的路徑模擬生成和軌跡運動的基礎，本文討論了機器人焊接應用所採取的路徑生成策略與校準，採用了具有創新機械測量設計的十字雷射裝置來校準焊接噴嘴端點，並開發了輕量高效整合的機器人路徑生成模擬軟體，並且還將追踪傳感器集成到機器人中，以生成準確的焊接路徑，進而能協助解決焊接自動化的相關問題與挑戰。

作者:紀佃昀、吳建佑、蕭欽奇機械手臂力量感測應用技術介紹

機械手臂在自動化的領域應用非常多，常見用於取放、輸送、組裝、檢測以及加工等應用上。近年來，由於缺工與數位轉型等因素影響，工業自動化的程度也越來越高，因此機械手臂用於加工應用上的需求也越來越高。傳統上機械手臂強調高速高精準度，但對於複雜且細膩的加工作業如切割、焊接、研拋等應用，由於來料的公差變化，則需要額外的力量感測回授控制確保加工品質。因此力量感測相關的技術與產品也蓬勃發展中，本文將介紹目前機械手臂力量感測相關的應用技術，以及其應用的場合。

作者:蕭欽奇機器人應用於航太加工產業之探討

工業機器人是適合開發具靈活和可重新配置的製造系統，其有助於執行自動操作，例如切削、鑽孔、研磨、拋光、銑削、去毛邊。與傳統的數控機床相比，機器人加工系統象徵著節省成本和靈活的替代方案。隨著工業機器人技術的不斷精進，正逐步應用在航空製造領域，但一些問題也隨之暴露出來，如機器人精度不足、加工點位太多等問題。因此，工業機器人需要更加智慧化才能滿足航空製造領域生產的要求。本文旨在說明有關機器人加工的技術限制及當前技術解決方案，透過分析各別組成的技術障礙及對應的解決技術（機器人運動學模型修正技術、末端精度補償技術、離線編程技術），進而提供一個對於系統的完整改善。

作者:黃仲宏人工智慧技術將讓機器人如虎添翼

生產線上的機器人，導入人工智慧的應用，最大的目的是降低因應外界變化所需的成本，未來機器人的產業地圖將會因AI而有顯著的改變。智慧機器人製造者有強者恆強、大者恆大的趨勢，我們不應只專注於製造銷售「高CP值的機械手臂產品」與KUKA、FANUC等現有的市佔率高者硬碰硬，更要聚焦於以所擁有的機器人製造發展經驗與電資通訊系統整合，進而運用人工智慧技術讓台灣機器人產品發展後發先至，成為未來的優勢產業之一。

作者:Bolivar Enrique Solarte Pardo無地圖導航：以局部觀測實現不需顯式全域地圖之機器人導航

本文提出「無地圖導航」 (Map-free Navigation)，作為一種新穎的機器人導航方法，旨在使機器人
於推論階段無需依賴預先建立的全域幾何地圖或語意地圖即可執行導航任務。不同於傳統方法通常需要事
先建構並存取全域地圖，本研究將導航問題分解為兩個互補的推理與控制系統。第一個系統為高階場景
條件式推理 (High-Level Scene-Conditioned Reasoning)，其根據機器人的當前觀測與任務情境，推估機器人
可能所在的位置，並解析目標相對於機器人目前位置的空間關係。第二個系統為低階推理模組 (Low-level
Reasoning Module)，其根據局部感測量測與相對目標，產生機器人執行導航所需的控制指令。高階推理系
統採用經微調的大型視覺語言模型 (Large Vision-Language Model, LVLM) 實作。該模型被訓練為在給定輸
入觀測時估計最可能的機器人位置，並在給定輸入情境提示時推估相對目標。透過此設計，本文將場景
理解、位置推理與目標解析整合於同一高階推理架構中，以支援不依賴明確全域地圖的導航決策。針對
低階控制，本研究評估兩種局部導航實作方式：(1) 基於 PPO 的策略[11]，其根據局部 RGB-D 觀測與相
對目標預測速度控制指令；以及 (2) 基於 Nav2 的局部導航模組[12]，其使用局部量測進行短視距導航與
障礙物避讓。實驗結果顯示，在工研院 22 館的真實場景中，無地圖導航可達到約 86.6% 的 Recall@ 0.5m，
並在推論階段避免存取明確的全域幾何地圖或語意地圖。

作者:彭彥嘉、張高銘、曾建霖、林宸霆雙臂機器人系統簡介

雙臂機器人系統模仿人類雙手來進行複雜的工作，相較於單臂機器人，可處理更加複雜的任務。本文介紹了工研院機械所機器人實驗室（ITRI Robotics Lab）所開發的雙手臂機器人系統（Dual Arm Robot System, DARS）。首先介紹DARS所使用的機械手臂，接著我們介紹如何使雙手臂同時協同運動，最後介紹DARS中所搭載智慧視覺系統。

作者:吳建佑、黎煥昇、簡榮茂工業機器人與周邊設備通訊之發展

工業設備之間透過物聯網達到互聯已成為工業4.0重要的議題，統一的通訊標準使設備間達到互通，不僅可以減少設備整合的困難度、降低成本、同時可以提升設備的市場競爭力。本文將介紹工研院機械所團隊依產業需求建立工業型機器人專屬之OPC UA資訊模型、驗證方法與成立機器人通訊聯盟，至終使機器手臂與其他設備間達到通訊連結與協作的目的；該開發團隊已在PCB產業方面建立產業通訊標準SECS/GEM與驗證方法，更進一步與合作廠商完成設備聯網之規劃與建置。

作者:宋家仲、陳俊皓、陳尚德、朱証裕、吳孟和高荷重工業機器人研發與設計

現近年自動化蓬勃發展，國內業者開始致力於開拓新市場，全球市場隨著3K產業、3C產業、生產製造產業缺工需求擴大，生產線換線快速化、加工自動化、操作安全與節能等要求，在自動化產業市場急迫被需要。其中高荷重工業機器人在汽車、航太、物流上大量被應用，然而低荷重工業機器人隨著協同機器人的發展而部分被取代，使得高荷重工業機器人的市場定位更加穩固，近年來穩定成長；另外，銑削機器人也在金屬加工產業逐漸被重視，藉此來取代工具機的粗加工，進一步降低成本。本文主要探討高荷重高精度銑銷機器人及高荷重上下料機器人的研發與設計。根據市場需求，未來可以導入國內廠商自主生產，作為產業升級。

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:施志軒基於虛實整合機器人系統增強自行車車架零件生產製造

本文強調機器手臂在工廠自動化中的關鍵地位，它們具有無與倫比的靈活性、精確度和自主操作能力，有效地消除對人工勞動的需求。我們已經開發了一個自行車車架製造系統，包括切割、研磨和檢測工藝，相較於傳統手工方法，這象徵一個重大的進步。先進的硬體和軟體架構的整合，以及創新的技術，如基於YOLO的缺陷檢測和AE信號分析，有助於優化自動化製造流程。其中，YOLOv7的缺陷識別準確率更是達到了驚人的98.03%。這項研究不僅展開了對機器人系統有效性的開發，還為各種製造應用中採用先進的機器人系統提供了基礎。

作者:吳祉毅、施志軒基於YOLO演算法實現機器人孔渣移除定位補償與瑕疵檢測系統

機械手臂在工廠自動化中扮演著重要的角色，具有極高的靈活性、精確性和自主操作能力，並且可紓解缺工人力勞動的需求。在本文中，我們開發了一個具有自動位置補償和瑕疵檢測能力的機器人孔渣去除系統，能夠定位工件的特徵，進行孔渣去除和瑕疵檢測，並利用YOLO（You Only Look Once）算法進行物體檢測。本文中的實驗工件是膝關節股骨植入物。首先，我們採用了一種位置補償方法來精確定位工件的夾持孔。然後，EzSim軟件自動生成機器人路徑，用於去除夾持孔孔渣。隨後，系統利用檢測到的瑕疵位置生成重新去渣的路徑，確保所有殘留物被徹底清除。

作者:林錦德探討製造業軟體系統整合難處的可能解決方案

智慧製造的目標是應用或發展軟體來整合企業內部各種資產，達成智慧營運管理或智慧自動化的效益。由於各種因素，目前製造業只能爭取到有限的軟體開發或資料科學之人才或合作夥伴，導致企業的垂直系統整合、產品生命週期推展明顯緩慢。本文將介紹低代碼或無代碼的自動化軟體工具，並且說明這些解決方案在製造業上的應用方式與效益。

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