本「智慧型無人搬運車導航與協作功能開發」結合車載手臂與其他機器人進行協作應用，透過車載手臂夾取零件後運送至各個站點，並將這些搬運的高重複性工作，交由機器人處理，以減少人員搬運物料的時間成本。而無人搬運車不單只有搬運功能，也可以利用車載手臂協作的特點，呼叫搬運車移動至各個站點與其他機器人或操作員進行協作任務。改變機械手臂只能放置定點的特性，形成一支可以隨時移動的機械手臂，以提升整體的生產效率。
　　本研究使用兩輪差運動模型設計，建構一輛兩輪驅動與四輪從動的搬運車，為了因應凹凸不平的地面，在驅動輪上安裝避震彈簧作為避震結構。驅動輪系統使用直流伺服馬達搭配減速機藉由鍊條來帶動驅動輪運轉。中央控制系統選用BRIX Pro作為中央控制器，並使用ROS作業系統，讀取光學雷達、六軸陀螺儀與網路攝影機的資料，建構環境地圖與即時影像監控。電力系統採用24V/100Ah鋰鐵電池模組，以大電容量、高放電功率和長時間循環壽命作為選用依據。機械手臂系統使用AI馬達組裝，具有高效能及精準控制的特色。
　　以遠端操作的方式，進行無人搬運車與機械手臂的控制，並透過馬達PID控制、陀螺儀與光學雷達給予的環境資料，搭配粒子濾波進行定位，從而建立2D環境地圖，在藉由此地圖進行路徑規劃與設定目標地的手臂工作內容，達到無人搬運車的導航與協作工作。

This "The Development of Navigation and Collaboration Functions for Automated Guided Vehicle" combines the vehicle-mounted arm and other robots for collaborative applications. The components are picked up by the vehicle-mounted arm and transported to various stations, and these highly repetitive tasks are handed over to robots to reduce the time cost of personnel moving materials. The automated guided vehicle (AGV) not only has the transport function, but can also use the characteristics of the vehicle-mounted arm cooperation to call the transporter to move to various stations to perform collaborative tasks with other robots or operators. Change the feature that the robotic arm can only be placed at a fixed point to form a robotic arm that can be moved at any time to improve the overall production efficiency.
This research builds an AGV with two driving and four driven wheels, using the design of a two-wheel differential motion model. In order to cope with the uneven ground, a shock-absorbing spring is installed on the driving wheel as a shock-absorbing structure. The drive wheel system uses a DC servo motor with a reduction gear which connects and runs the driving wheels by the chain. The central control system selects BRIX Pro as the central controller, and uses the ROS operating system to read the data of the light detection and ranging (LiDAR), six-axis gyroscope and web camera to construct environmental maps and real-time image monitoring. The power system adopts 24V/100Ah lithium battery modules, which are selected based on large capacity, high discharge power and long cycle life. The robotic arm system is assembled using AI motors, featuring high performance and precise control.
Use remote operation to control the AGV and robotic arm, and use the environmental data provided by the motor PID control, gyroscope and LiDAR to locate with particle filtering to create a 2D environmental map. In the use of this map to plan the path and set the destination of the arm work content, to achieve the navigation and collaboration of the AGV.

摘要…i
Abstract…ii
誌謝…iv
目錄…v
表目錄…vii
圖目錄…viii
第一章 緒論…1
1.1 研究背景與動機…1
1.2 文獻探討…2
1.2.1. 無人搬運車導航類型…2
1.2.2. 即時定位與地圖建構SLAM…3
1.2.3. 工業機械手臂…4
1.2.4. AGV/AMR與AMMR協作…5
1.3 論文架構…6
第二章 系統架構…7
2.1 硬體系統架構…7
2.1.1. 中央控制器系統…9
2.1.2. 驅動輪控制系統…11
2.1.3. 機械手臂控制系統…14
2.1.4. 影像與感測系統…18
2.1.5. 電力系統…21
2.2 軟體系統架構…24
2.2.1. 無人搬運車系統…24
2.2.2. 機械手臂系統…29
第三章 研究內容…30
3.1 無人搬運車結構設計…30
3.1.1. 車體結構設計…30
3.1.2. 驅動輪避震結構設計…31
3.1.3. 伺服馬達安裝與輪胎動力傳輸…33
3.1.4. 驅動輪與輔助輪材質…34
3.2 無人搬運車PID控制介紹[63][64][65]…35
3.3 無人搬運車扭矩與轉動慣量計算[66]…37
3.4 無人搬運車兩輪差速運動模型推導[63]…39
3.5 即時定位與地圖建構…40
3.6 導航…43
3.6.1. 自適應蒙特卡洛定位法…44
3.6.2. 代價地圖…45
3.6.3. 路徑規劃…47
3.7 機械手臂結構設計…48
3.7.1. 馬達種類與型號選用…48
3.7.2. 臂長與結構設計…48
3.7.3. 平行夾爪結構設計…49
3.8 機械手臂運動學模型推導…50
3.8.1. 順向運動學…50
3.8.2. 逆向運動學[75]…52
3.9 AI馬達控制與封包格式[76]…55
第四章 實驗成果與測試…58
4.1 無人搬運車功能測試…58
4.1.1. 無人搬運車移動測試…58
4.1.2. 無人搬運車牽引重量測試…64
4.1.3. 無人搬運車掃描環境建構地圖…66
4.1.4. 無人搬運車導航…67
4.2 六軸機械手臂控制測試…69
4.2.1. 六軸機械手臂基本數據…69
4.2.2. 平行夾爪夾取測試…70
4.2.3. 六軸機械手臂基本動作測試…71
4.3 協作任務…73
4.3.1. 寫書法協作任務…73
4.3.2. 堆積木協作任務…74
第五章 結論與未來展望…75
5.1 結論…75
5.2 未來展望…75
參考文獻…76
Extended Abstract…82

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