教學大綱與進度

課程基本資料：

學年期	課號	課程名稱	階段	學分	時數	修	教師	班級	人	撤	備註
113-1	338596	AI與城市機器人	1	3.0	3	★	陳彥霖	創新AI學位學程	12	0	先1F MIT教室上課

教學大綱與進度：

教師姓名	陳彥霖　教師諮商時間(Office Hours)
Email	ylchen@ntut.edu.tw
最後更新時間	2024-05-31 16:00:04
課程大綱	本課程旨在探索人工智能機器人對城市發展的正面影響。學生將掌握機器人技術的基礎，並通過實作、實驗與團隊合作，定義都市所面臨的挑戰並設計出解決方案的機器人原型，並學會如何運用所學知識解決實際問題。 This course is designed to delve into the transformative role of artificial intelligence (AI) robots in shaping the future of urban development. Participants will gain foundational knowledge in robotics, engaging in hands-on projects, experiments, and collaborative efforts to pinpoint and tackle urban challenges. Through the creation of robotic prototypes, students will not only devise innovative solutions but also learn the practical application of their theoretical knowledge to real-world problems. This curriculum encourages a deep understanding of how AI can contribute positively to urban environments, equipping students with the skills to make impactful changes in the field of urban development.
課程進度	第一週：課程概述與系統介紹 (陳彥霖老師 + MIT+CSL@Taipei Tech) 課程目標與安排 混合自駕人機協作系統的概述 系統主要組成部分介紹 第二週：建構模擬環境(Carnegie Mellon University) 系統驗證標準介紹 模擬環境的重要性與好處 模擬環境的基本建構（Carla與Isaac Sim） 第三週：模擬器的詳細應用(Carnegie Mellon University) 使用Carla模擬器進行室外環境測試 使用Isaac Sim進行室內環境測試 模擬器中的環境參數設置 第四週：模擬器中的多機器人協作(Carnegie Mellon University + Taipei Tech ) 多機器人長距離移動測試 資安問題模擬與應對 模擬結果的分析與應用 第五週：定義機器人種類 (MIT Mechanical Engineering) 輪型機器人與足型機器人的特點 適用場景分析 不同種類機器人的應用實例 第六週：開發機器人控制系統 (MIT + CSL@TaipeiTech) OCS2的基本介紹 利用OCS2進行控制系統開發 控制系統的穩定性與標準化 第七週：實體機器人機隊的打造 (MIT + CSL@TaipeiTech) 模組化硬體設計 Jetson Orin AGX、Jetson Orin Nano、Raspberry Pi的應用 不同硬體模組的集成 第八週：機器人感測器配置 (陳彥霖老師) 不同感測器的功能與應用 感測器配置對機器人性能的影響 多感測器協同工作 第九週：Robot Action Planner的開發 (陳彥霖老師+MIT) ROS2架構介紹 基於硬體配置的動作指令開發 動作指令的實際應用 第十週：大型語言模型在機器人系統中的應用(MIT) LLM的基本原理 LLM在任務重組、機器人分組與任務分配中的應用 LLM的動態任務分配策略 第十一週：任務管理器的設計與應用(CSL@TaipeiTech) LLM在任務管理中的角色 任務重組的策略與實例 提高任務分配效率的方法 第十二週：機器人管理器的設計與應用(MIT+ CSL@TaipeiTech) LLM在機器人管理中的角色 機器人狀態監控與更新 基於機器人狀態的動態調度 第十三週：任務匹配模組的設計與應用(MIT) LLM在任務匹配中的角色 任務與機器人之間的關聯性分析 任務匹配的實例與策略 第十四週：多機器人協作的驗證 (MIT) 任務重組的合理性驗證 機器人分類與狀態更新的檢查 任務分配的合理性分析 第十五週：個體為本模型 (ABM) 的應用(MIT) 機器人代理概況的定義 多模態機器人路網的建構 ABM中的最優路徑規劃 第十六週：任務模擬與追蹤(MIT) 利用大型語言模型進行任務模擬 DDS通信協定在任務追蹤中的應用 模擬與實際任務執行的對比 第十七週：系統測試與優化(MIT) 評估ABM所建議的最佳路徑 生成的代碼在機器人上的運行測試 系統測試結果分析與優化 第十八週：期末報告與總結討論 (業界專家) 學生報告展示與評價 課程內容總結與未來展望 問答與開放討論
評量方式與標準	專案實作、期末報告與總結討論
使用教材、參考書目或其他	【遵守智慧財產權觀念，請使用正版教科書，不得使用非法影印教科書】 使用外文原文書：否 教師自編教材
課程諮詢管道	後續將開設課程社群平台
延伸教學與資源
課程對應SDGs指標	SDG9：產業創新與基礎設施（Industry, Innovation and Infrastructure）
課程是否導入AI
備註