文獻回顧

2003 年 K. Kosuge [1]等人的論文中提到關於交際舞舞伴機器人-Ms Dance R，如圖 1.1 所示，提出步法轉換的控制架構基礎(CAST），論文中 討論跳舞機器人與人的交互作用的發展平台，跳舞機器人身上有全向平 台，且在機器人的移動平台和身體之間安裝的一個力量／力矩感測器，依 照交際舞的舞步與人一起跳舞。

圖 1.1 步法轉換的控制架構

2005 年 T. Takeda [2]等人的論文中提到關於舞伴機器人對於下一個舞 步改善的判斷制度。在跳舞過程中，如圖 1.2 所示，利用機器人腰部的力量 /力矩感測器對時間的變化量取得資料，對每一個舞步重複的實驗，因為一 個人不可能總是對機器人使用相同的力量或力矩，為了要處理這些不確定 的資料，所以使用了隱馬爾可夫模型 (Hidden Markov model)來作舞步判斷 的方法，簡稱 HMM 法，與先前所使用的類神經網路法作比較，改良了步 伐判斷制度而且設計出使用 HMM 的主要模組，機器人可以成功的評估出 人的下一個舞步。

圖 1.2 舞伴機器人-MS Dance R

2007 年 Y. Hirata [3]的論文中提到關於發現舞步選擇出現一個很大的問 題，跳舞中機器人選擇錯誤舞步時的情形沒有考慮到，這種情形關係到機 器人與人類的協調問題，發現舞步錯誤的選擇使用隱式馬爾可夫模型來設 計，實驗的結果說明了此方法的可行性，但是缺點為判斷時間稍長，將來 可以再改進。

2007 年王國賓[4]的論文中提到全方位之移動平台的設計為利用全向輪 (Omni-directional Wheel)當作主要運動的機構。參考圖 1.3 為全向輪中主動 輪與從動輪的關係，全向輪是由一主要動力輪和輪外圍的幾個從動輪所組 成，靠馬達轉動讓整個平台可以在同一平面上任意移動。

圖 1.3 全向輪中主動輪與從動輪的關係

全向平台之全向輪排列方式也分為 3 軸或 4 軸，差別在於整個平台使 用全向輪驅動的數量，參考圖 1.4 為三軸全向平台，每個輪子夾角為 120 度。

全向平台透過每個全向輪提供之轉速的組合，決定平台的移動方向，其驅 動步驟簡述如下：

1. 決定平台要移動之 X、Y 方向速度。

2. 決定平台需旋轉之速度。

3. 根據全向輪正向運動學之分析，計算各輪需提供的角速度。

4. 透過馬達驅動平台移動 。

圖 1.4 三軸全向平台

由於全方位之移動平台之機動性高，可沿著側向移動而不需改變平台之 轉向，所以，目前已廣泛的被各國應用在國際中型足球機器人比賽 (Middle Size League of RoboCup )之中，參考圖 1.5，讓足球機器人可以快速且順 暢的追逐比賽中的球，增加比賽的複雜度與可看性。因此，全方位移動平 台，未來勢必成為高機動性機器人需選用的平台之一。

圖 1.5 足球機器人

2005年韓孟儒[5]等人的論文中提到，因為全向輪有固定的排列方式才 使得全向移動平台具有機動性和可操作性，而且可高度配合使用者所需的 各種運動軌跡，也因此比較容易規劃出複雜多變或具有障礙的路徑。相較 於一般的移動平台，全向平台擁有不需要迴轉半徑就能夠原地旋轉、可直 接360度全方位移動且不用改變輪軸方向，另外還可以同時獨立控制平台的 轉動與移動等優點。其中三個全向輪的夾角均為120度，從平台中心到輪的 距離等長，形成正三角形，且全向輪與驅動馬達垂直，三個馬達再同時指 向平台的中心部份。這樣的設計安排將使得三個全向輪具有對稱性，使得 無論是在機構重心上的考量或是馬達運轉控制上都較為穩定與容易。