101學年度：Type-2模糊邏輯在智慧型機器人感測、控制其實用化技術的開發
計畫名稱：Type-2模糊邏輯在智慧型機器人感測、控制其實用化技術的開發
執行起迄：2012/08/01~2013/07/31
總核定金額：661,000元
中文摘要：智慧型機器人不可或缺的多感測器融合、智慧型行動控制等重要功能，與描述不確定環境模型的需求，本計畫將致力於Type-2模糊系統在自主性機器人的感測與控制規則生成等問題的研究，發展高效率之Type-2模糊集合形態的多感測器訊號融合、適應性控制規則生成與調整、並實際以演化式硬體環境考慮其實現議題，並不僅限於軟體模擬，而是以實際硬體加以實測。主要工作包括Type-2模糊機制相關資訊融合、自主控制規則機器學習、限制硬體資源的演化式硬體設計。本計畫「高效率Type-2模糊集合型態多重感測訊號融合技術之研究」定義不同感測源的Type-2描述方式、推導具Type-2模糊數的卡曼資訊融合計算公式、分析並設計Type-2卡曼資訊融合結果型態降階(type reduction)動作。本計畫團隊持續進行資料探勘、人工智慧、機器學習與軟式計算方面的研究與應用，並且取得豐富的成果。近年來投入演化式硬體設計與機器人領域，且獲得相當經驗；同時實際參與機器人競賽，對於機器人的實用狀況與目前欠缺的技術有相當認識。相信在我們之前的研究背景與知識基礎支持下，一定可以獲得相當不錯的成果。
英文摘要：Autonomous robots react in uncertain environments and have to be adaptive to the changing environments. The ability of taking precise environmental sensing and making intelligent reactions is essential to autonomous robots. This project considers the core functions of autonomous robots, such as multi-sensor fusion, intelligent planning and control, and describing uncertain environments and the issues on how Type-2 fuzzy sets can be incorporated with these functions. This project considers how these Type-2 fuzzy functions can be implemented in hardware. In the project, we focus on the generation of Type-2 fuzzy membership functions for various sensing signals, the inference of Kalman filtering for the fusion of multiple Type-2 fuzzy information sources.
執行起迄：2012/08/01~2013/07/31
總核定金額：661,000元
中文摘要：智慧型機器人不可或缺的多感測器融合、智慧型行動控制等重要功能，與描述不確定環境模型的需求，本計畫將致力於Type-2模糊系統在自主性機器人的感測與控制規則生成等問題的研究，發展高效率之Type-2模糊集合形態的多感測器訊號融合、適應性控制規則生成與調整、並實際以演化式硬體環境考慮其實現議題，並不僅限於軟體模擬，而是以實際硬體加以實測。主要工作包括Type-2模糊機制相關資訊融合、自主控制規則機器學習、限制硬體資源的演化式硬體設計。本計畫「高效率Type-2模糊集合型態多重感測訊號融合技術之研究」定義不同感測源的Type-2描述方式、推導具Type-2模糊數的卡曼資訊融合計算公式、分析並設計Type-2卡曼資訊融合結果型態降階(type reduction)動作。本計畫團隊持續進行資料探勘、人工智慧、機器學習與軟式計算方面的研究與應用，並且取得豐富的成果。近年來投入演化式硬體設計與機器人領域，且獲得相當經驗；同時實際參與機器人競賽，對於機器人的實用狀況與目前欠缺的技術有相當認識。相信在我們之前的研究背景與知識基礎支持下，一定可以獲得相當不錯的成果。
英文摘要：Autonomous robots react in uncertain environments and have to be adaptive to the changing environments. The ability of taking precise environmental sensing and making intelligent reactions is essential to autonomous robots. This project considers the core functions of autonomous robots, such as multi-sensor fusion, intelligent planning and control, and describing uncertain environments and the issues on how Type-2 fuzzy sets can be incorporated with these functions. This project considers how these Type-2 fuzzy functions can be implemented in hardware. In the project, we focus on the generation of Type-2 fuzzy membership functions for various sensing signals, the inference of Kalman filtering for the fusion of multiple Type-2 fuzzy information sources.
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