檢索結果：共7筆資料 檢索策略： "neural network".ekeyword (精準) and cadvisor.raw="郭重顯"
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本論文提出以肌電訊號步態分類器之人形機器人步行控制，論文架構可分為肌電訊號擷取、步態周期分類及步態辨識三個部分。肌電訊號擷取完整步態周期之肌電訊號。在步態周期分類部分以肌電訊號最大值發生處區分出腳跟…
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本論文提出一仿效人類取物策略於機器手臂之深度圖像夾取姿態與位置辨識系統，其系統分為物體分類和夾取姿態生成。在物體分類方面使用本論文設計之自動樣本訓練系統，透過物件特徵提取及合成演算法，自主生成物…
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本論文提出一應用於機器人影像認知學習之互動式學習系統，此一系統以模擬幼童認知階段，教導者手上拿取物品並輕微晃動引發幼童注意，藉由語音傳達正確物品名稱，進而教導幼童學習與認知口語指令之物品型態。在實作…
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一個資料集的好壞能大大的影響深度學習模型訓練出來的準確率，若資料集不完全或是與使用環境差異很大，常常會造成模型辨識的錯誤。在交通物件資料集中，大部分的資料集都是來自國外，但國外的交通環境與台灣的相差…
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Brain–computer interfaces (BCIs) have been widely discussed over the past two decades as one of the…
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本研究主旨為開發一移動機器人之機器手臂自主夾取系統，使移動機器人具有在不同複雜環境中夾取物體能力，藉此讓移動機器人可以在工廠不同位置進行服務。本研究在自主夾取的部份主要分成四個階段：物體類別與夾取位…
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本論文目的為設計一四自由度之機械手臂運動控制器，其結構用以模 擬人類由肩膀到手肘之間關節運動特性，此四關節之角度變化可達成手腕 之三維空間運動。由於此機械手臂以四自由度達成手臂末端點（即手腕） 之三…