Course Syllabus

Course Information：

Year-Semester Course Number Course Name Phase Credits Hours Required/Elective Instructor Class Student NO. Withdraw Note

Fall Semester
Year 2025 350578 Application of AI and Advanced robot control systems 1 3.0 3 ★ Ho-Chiao Chuang MSAI 18 0 上課地點：先鋒1F MIT教室

Year-Semester	Course Number	Course Name	Phase	Credits	Hours	Required/Elective	Instructor	Class	Student NO.	Withdraw	Note
Fall Semester Year 2025	350578	Application of AI and Advanced robot control systems	1	3.0	3	★	Ho-Chiao Chuang	MSAI	18	0	上課地點：先鋒1F MIT教室

Course Plan：

Instructor Ho-Chiao Chuang　Office Hours

Email hchuang@ntut.edu.tw

Last Updated 2025-09-12 09:22:29

Course Objective 學生自備: 電腦及Python3 環境課程大綱: 這是個由麻省理工學院教授所設計的課程。同學們將循序漸進的了解機器人作業系統與AI的運用。本課堂業界最先進的四足機器人——波士頓動力公司研發的AI狗, Spot。透過這堂課程，學員將了解最新的AI技術。透過AI狗的運作原理、相關機構設計，馬達設計，機電架構，高階控制軟體。課程將提供最新的SPOT軟體與API的運用。同學們將不僅有機會親手操作SPOT，還將為SPOT開發各類自動控制與AI應用。隨著機器人的普及，同學們也將學習機器人的控制軟體ROS2。並了解各式傳感器的運用，如LiDAR、Radar、IMU、相機等機器人領域的硬體。也將運用ROS2來做高階的運用，如地圖建構、定位、導航，路徑規劃，模擬工具，AI影像辨識與機器學習等應用。課程結束後學員能夠由基礎到進階，逐步掌握AI機器人的技術。此外，透過小組協作，實機操作與課程互動，同學們將上課習得的知識需轉化成解決問題的技能。挖掘知識如何應用。 With the increasing adoption of robotics, students will learn the robot operating software ROS2 and gain an understanding of various sensors such as LiDAR, Radar, IMU, and cameras, which are essential in the field of robotics. They will also apply ROS2 in advanced applications, including mapping, localization, navigation, path planning, simulation tools, AI-based image recognition, and machine learning. By the end of the course, students will be able to progressively master AI robotics technologies, from the fundamentals to advanced topics. In addition, through group collaboration, hands-on practice, and interactive learning, students are expected to transform the knowledge acquired in class into problem-solving skills, exploring how to apply what they have learned in real-world contexts.

Course Schedule 1 機器人技術與ROS2 基礎介紹 2 ROS2 操作 3 機器人模型與運動學 4 Turtlebot入門 5 國慶日放假 6 Turtlrbot實作 7 光復節補假 8 期中評量 9 什麼是Mujoco 10 什麼是URDF, MJCF 11 Mujoco中的執行器與感測器 12 在Mujoco中控制機器人 13 在Mujoco中控制機器人 14 PID與LQR控制理論 15 實作控制理論讓機器人保持平衡 16 實作控制理論讓機器人保持平衡 17 校慶補假 18 期末評量

Evaluation and grading policy 出席率： 20% 期中報告: 30% 期末展示： 30% 課堂表現： 20%

Materials All right reserved. Do not reproduce without permission.

Foreign-language textbooks:No
本課程使用自編講義教材 [1] Turtlebot3: https://emanual.robotis.com/docs/en/platform/turtlebot3/overview/ [2] ROS2: https://docs.ros.org/en/foxy/index.html

The access to curricular consultation 透過每週二上午9:00-12:00的 Office Hour 先國際研發大樓1樓會議室可諮詢所有與課程相關的內容。

Expanding teaching and resources

The course corresponds to the SDGs SDG1：消除貧窮（No Poverty）
SDG2：消除飢餓（Zero Hunger）
SDG3：良好健康和福祉（Good Health and Well-being）
SDG4：優質教育（Quality Education）
SDG7：可負擔的潔淨能源（Affordable and Clean Energy）
SDG8：尊嚴就業與經濟發展（Decent Work and Economic Growth）
SDG9：產業創新與基礎設施（Industry, Innovation and Infrastructure）
SDG11：永續城市與社區（Sustainable Cities and Communities）

Does the course incorporate AI ● 無（None）

Note
線上即時課程網址如下

meet.google.com/peq-msro-nzn

Instructor	Ho-Chiao Chuang　Office Hours
Email	hchuang@ntut.edu.tw
Last Updated	2025-09-12 09:22:29
Course Objective	學生自備: 電腦及Python3 環境課程大綱: 這是個由麻省理工學院教授所設計的課程。同學們將循序漸進的了解機器人作業系統與AI的運用。本課堂業界最先進的四足機器人——波士頓動力公司研發的AI狗, Spot。透過這堂課程，學員將了解最新的AI技術。透過AI狗的運作原理、相關機構設計，馬達設計，機電架構，高階控制軟體。課程將提供最新的SPOT軟體與API的運用。同學們將不僅有機會親手操作SPOT，還將為SPOT開發各類自動控制與AI應用。隨著機器人的普及，同學們也將學習機器人的控制軟體ROS2。並了解各式傳感器的運用，如LiDAR、Radar、IMU、相機等機器人領域的硬體。也將運用ROS2來做高階的運用，如地圖建構、定位、導航，路徑規劃，模擬工具，AI影像辨識與機器學習等應用。課程結束後學員能夠由基礎到進階，逐步掌握AI機器人的技術。此外，透過小組協作，實機操作與課程互動，同學們將上課習得的知識需轉化成解決問題的技能。挖掘知識如何應用。 With the increasing adoption of robotics, students will learn the robot operating software ROS2 and gain an understanding of various sensors such as LiDAR, Radar, IMU, and cameras, which are essential in the field of robotics. They will also apply ROS2 in advanced applications, including mapping, localization, navigation, path planning, simulation tools, AI-based image recognition, and machine learning. By the end of the course, students will be able to progressively master AI robotics technologies, from the fundamentals to advanced topics. In addition, through group collaboration, hands-on practice, and interactive learning, students are expected to transform the knowledge acquired in class into problem-solving skills, exploring how to apply what they have learned in real-world contexts.
Course Schedule	1 機器人技術與ROS2 基礎介紹 2 ROS2 操作 3 機器人模型與運動學 4 Turtlebot入門 5 國慶日放假 6 Turtlrbot實作 7 光復節補假 8 期中評量 9 什麼是Mujoco 10 什麼是URDF, MJCF 11 Mujoco中的執行器與感測器 12 在Mujoco中控制機器人 13 在Mujoco中控制機器人 14 PID與LQR控制理論 15 實作控制理論讓機器人保持平衡 16 實作控制理論讓機器人保持平衡 17 校慶補假 18 期末評量
Evaluation and grading policy	出席率： 20% 期中報告: 30% 期末展示： 30% 課堂表現： 20%
Materials	All right reserved. Do not reproduce without permission. Foreign-language textbooks:No 本課程使用自編講義教材 [1] Turtlebot3: https://emanual.robotis.com/docs/en/platform/turtlebot3/overview/ [2] ROS2: https://docs.ros.org/en/foxy/index.html
The access to curricular consultation	透過每週二上午9:00-12:00的 Office Hour 先國際研發大樓1樓會議室可諮詢所有與課程相關的內容。
Expanding teaching and resources
The course corresponds to the SDGs	SDG1：消除貧窮（No Poverty） SDG2：消除飢餓（Zero Hunger） SDG3：良好健康和福祉（Good Health and Well-being） SDG4：優質教育（Quality Education） SDG7：可負擔的潔淨能源（Affordable and Clean Energy） SDG8：尊嚴就業與經濟發展（Decent Work and Economic Growth） SDG9：產業創新與基礎設施（Industry, Innovation and Infrastructure） SDG11：永續城市與社區（Sustainable Cities and Communities）
Does the course incorporate AI	● 無（None）
Note	線上即時課程網址如下 meet.google.com/peq-msro-nzn