定點控制（set point control）

為了驗證上面的控制方法能使眼球機器人將目標物正確的帶至影像中心的 位置，首先將物體先將目標物固定，分別驗證當目標物位於影像的左上、左下、

右上、右下的時後系統基於上面離線訓練完成的類神經網路架構對於眼球機器人 的控制結果。下圖中垂直座標皆為為物體距離影像中心的誤差，而水平座標則代 表系統作了幾次的追蹤流程（擷取影像、計算、送控制命令到眼球機器人各軸）。

每一次的追蹤流程約耗時0.15 ~ 0.25 秒。

1. 物體位置位於影像之左上角

距影像中 心誤差

系統調整 次數

圖5.1 物體位於影像左上位置的水平方向調校結果

距影像中 心誤差

系統調整 次數

圖5.2 物體位於影像左上位置的垂直方向調校結果

距影像中 心誤差

距影像中 心誤差

圖5.3 物體位於影像左上位置調校的二維誤差軌跡

在這邊需要注意的是，圖5.3 中由於是誤差軌跡圖。所以雖然影像位於物體 的左上方，但是在誤差軌跡圖中看來反而是在右邊。

2. 物體位置位於影像之左下角

距影像中 心誤差

圖5.4 物體位於影像左下位置的水平方向調校結果

系統調整 次數

系統調整 次數 距影像中

心誤差

圖5.5 物體位於影像左下位置的垂直方向調校結果

距影像中 心誤差

距影像中 心誤差

圖5.6 物體位於影像左下位置調校的 2 維誤差軌跡

3. 物體位置位於影像之右上角

距影像中 心誤差

系統調整 次數

圖5.7 物體位於影像右上位置的水平方向調校結果

圖5.8 物體位於影像右上位置的垂直方向調校結果

系統調整 次數

距影像中 心誤差

距影像中 心誤差

距影像中 心誤差

圖5.9 物體位於影像右上位置調校的 2 維誤差軌跡

4. 物體位置位於影像之右下角

距影像中 心誤差

圖5.10 物體位於影像右下位置的水平方向調校結果

系統調整 次數

系統調整 次數 距影像中

心誤差

圖5.11 物體位於影像右下位置的垂直方向調校結果

距影像中 心誤差

距影像中 心誤差

圖5.12 物體位於影像右下位置調校的 2 維誤差軌跡

由上面的結果可以看出不管欲追蹤目標物位於甚麼位置，利用以訓練完成的 類神經網路皆可成功的控制眼球機器人將欲追蹤目標物帶至影像中心。當欲追蹤 目標物在角落時，系統將其帶至影像中心所花費的時間約為8 秒。而由誤差軌跡 圖也可以看出經由類神經網路的控制，欲追蹤目標物由角落到達影像中心的軌跡 約和人類追蹤物體的最短路徑相仿。