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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:李建毅、楊善荏、莊佳瑾、廖孟秋、黃鵬緒、蔡孟勳、簡嘉宏AI賦能工具機數位雙生平台

近年來國際工具機製造商如 DMG-MORI、MAZAK 皆陸續導入邊緣人工智慧（Edge AI），強化設備的健康狀態監控、異常診斷與製程優化等提升智慧設備。然而，控制器受限於格式封閉且運算效能與外接硬體成本考量，使得AI技術難以在工廠大規模落地，為解決此瓶頸，工研院機械所偕同國立臺灣大學機械系蔡孟勳教授團隊以及新代科技三方合作，建置示範線樣板，以AIEmbedded CNC （Computer Numerical Control）控制器技術，將AI模型直接部署至控制器內，與原有的控制器核心協同運作，並建置工具機邊緣驗證平台，導入國內控制器實測資料驗證AI模型的可行性，降低AIApps上機測試成本，以先驗證再導入的標準化路徑，提供AI模型自工具機數位雙生平台整合的虛擬建模技術，再以AI Embedded CNC控制器技術的控制器端部署到最後於臺中工研院智慧製造驗證場域實機驗證的完整技術路徑，為AI賦能工具機的實用化與產業化奠定基礎。

作者:Mahmood Hussain Bhat自主無人機即時深度感知與全向避障系統之設計與驗證

本文介紹一套於工研院 (ITRI，Industrial Technology Research Institute) 實驗室所開發自主無人機的
即時偵測與避障系統。本文介紹 ORBIT (Omnidirectional Reactive Behavior with Integrated Tracking) 透過多
相機視覺輸入、深度學習式深度估測、相機校正、IMU 輔助時間穩定化，以及 MAVLink 通訊介面，在單
一嵌入式電腦上即時生成可供飛控使用的障礙物距離資訊。相較於 GNSS 僅能提供全域定位而無法感知
近距離障礙，ORBIT 能在複雜、障礙物密集的環境中建立連續且具物理一致性的空間感知能力。系統採
用基於 DINOv2 ViT-Small 與 Dense Prediction Transformer 的深度估測模型，並透過推論引擎與高效率深度
處理，將高解析度深度圖轉換為多扇區極座標障礙物陣列，再以 MAVLink 傳送至飛控平台，可由單一前
視相機擴展至 360 度全向感知，適用於真實自主無人機避障任務。