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1 國科會工程處 98 年規劃主題 -- 智慧型控制方法與應用 規劃摘要 智慧型控制之子題規劃目標係基於國內現有相關技術, 國際發展之趨勢潮流及國家未來重大之發展所需而訂定, 藉此規劃期能整合國內在智慧型控制領域之學者 專家有效地利用有限的物力資源共同投入最能符合時代需求之研發, 不傴可望提昇國內相關工業之水準及實力 提昇台灣整體之競爭力, 亦可進而改善國人生活環境之品質, 增進社會之福祉 於是, 由王偉彥教授與陶金旺教授負責之 智慧型控制方法與應用 主題乃規劃成五項子題 : 智慧型控制方法與技術 智慧型環境控制 智慧型控制在運輸系統之應用 人型機器人之智慧型控制 智慧型重複性學習控制系統 現代控制理論, 諸如線性控制理論 強健性控制 最佳控制, 乃至於適應性控制 非線性控制等, 其理論皆推導自系統之精確數學模式 然而因系統環境與動態特性之不確定性, 造成現代控制理論在實務之控制應用上之困難 於是, 由人工智慧領域衍生而出之智慧型控制方法結合了專家之經驗技術與控制觀念, 受到了學術界與工業界廣泛的重視與探討 此外, 將智慧型控制與傳統控制結合, 以產生確實改善傳統控制性能之控制方式, 亦為智慧型控制之重要發展方向 以下各節將以 93 年工程處規劃主題架構表為參考範本, 針對智慧型控制之重要性作背景說明, 並對國內外研究現況與發展趨勢作一評估, 進而對此方向作一中 長程之規劃 ( 一 ) 國內研究概況 國內對智慧型控制技術的研發主要集中在學校及研究中心, 研發領域則涵括模糊控制 類神經網路控制 遺傳演算法之最佳化控制及灰色理論控制等 模糊控制及類神經網路控制技術方面的研發幾乎遍佈各大學及技術學院, 近年來甚至深入許多原本以實作為主的科技大學, 例如高雄第一科技大學 南開科技大學 南台科技大學等 控制理論與技術的研究方向上, 以模糊控制器的設計技術 類神經網路控制器的創新架構或學習法則及兩者結合技術 ( 即模糊類神經網路 ) 為大宗 在應用方面上, 有機器手臂控制 磁碟機控制 空調 倒單擺 沖床 伺服馬達 搬運車等研究 至於理論上的發展 ( 如穩定性 收斂性 最佳化等探討 ) 則於台灣大學 交通大學 清華大學 台灣科技大學 大同大學 中央大學 成功大學 中山大學 宜蘭大學等學校均獲得不錯的研究成果 遺傳演算法及灰色理論近年來逐漸風行於許多學校, 其中又以前者的分佈較普遍, 主要研究方向是以遺傳演算法協助模糊控制器及類神經網路控制器的最佳化設計為主 灰色理論的研究在師大 淡江大學 大葉大學及成功大學 中華大學等已有不錯的研究成果, 主要研究方向是灰色理論控制器的設計及灰色理論與模糊控制器或類神經控制器的結合技術 將智慧型控制與傳統控制結合, 產生具優異性能之控制器設計方式, 如模糊滑動控制器等, 亦有成果發表於各大學之著作, 國內在智慧型控制技術的基礎研究除了大都集中在學校外, 在少數研究中心亦有很好的研究成果, 其中以中研院資訊科學研究所為主軸 國內廠商對模糊控制相當支持, 已有部分產品成功地商業化, 但應用層面不如日本廣泛, 目前多集中於家電產品, 如東元電機之 Fuzzy 冷氣機 聲寶之電視 洗衣機等, 而最早將模糊控制引入國內的機構 - 台泥, 在水泥旋窯及水泥磨碎機上, 也有不少研究成果 研究成果散見於工業技術研究院的各所之下, 如能資所在空調系統上的能源管理 量測中心的溫控器 電通所的 Fuzzy IC, 在機械所的自動辨識系統, 另外食品工業發展研究所, 亦有食品加工的模糊控制 就目前國內環境而言, 並不乏優秀人才, 事實上也已有更多的人投入這方面的研究 但國內的研究環境並不算好, 受限於資料及實驗器材的取得, 使得應用研究相對的貧乏 此外

2 在智慧型控制的領域內, 並沒有專責領導或協調機構, 導致各研究單位多處於單打獨鬥的狀況, 此乃亟待改善之處 目前國內已成立了幾家專門生產智慧型控制產品的公司, 對從事此方面的有心人士, 乃是一大鼓舞 工業局亦曾將 FC 列為亟待發展之十大關鍵零組件, 指定工研院電通所從事發展, 並已將研發技術轉移至合泰半導體公司, 顯見智慧型控制已成為明日工業之發展重點, 期待能有更多有志之士投入此一領域之研究 ( 二 ) 國外研究概況 目前全球在智慧型控制技術的研發正如火如荼的展開, 而在歐 美 日 韓等先進國家更已凝聚出許多著名的研究中心 在這方面的研究主題由幾年前分散的模糊控制 類神經網路控制及遺傳演算法等, 目前已凝聚在 軟性計算 (Soft Computing) 的新領域下有系統的推動著 目前世界的研究中心仍是在加州大學柏克萊分校的 Professor Zadeh 實驗室, 該中心的 Berkeley Initiative for Soft Computing(BISC) 組織已儼然成為世界相關研究者的交流討論中心 其他像佛羅里達州立大學 阿拉巴馬大學 密蘇里哥倫比亞大學 德州農工理工大學 依歐那學院等也都是研究重鎮 而航空太空總署亦有不少研究成果, 尤其是在模糊類神經網路的加強式學習技術上更有許多實際應用 日本在智慧型控制技術的發展一向非常積極, 並成立專門機構和許多大學一同來從事理論性的研究 日本為了推展模糊控制, 結合了產 官 學的方向, 從 1989 年成立所謂的 LIFE (Laboratory for International Fuzzy Engineering Research), 從事模糊理論的研究, 並積極推動工業應用及技術移轉, 在階段性任務圓滿達成後, 於 1995 年結案解散 在日本許多大學中, 也有不少教授從事這方面的研究, 如 Sugeno Mizumoto Yamakawa Tagaki Hirota 等人, 在國際的智慧型控制領域, 佔有相當重要的地位 日本的 Omron 日立 東芝 三菱 富士等大型公司, 對模糊控制的發展不遺餘力, 目前應用的範圍包括高爐 加熱爐等大製程的大型控制, 也有車輛 家電, 甚至有如藥品注射 焊接等控制, 除此之外, 日本也嘗詴結合神經網路及模糊控制, 期望能獲得更大的成果 歐洲方面以德國及法國為中心亦展開對智慧型控制技術的熱烈研究 相較於台灣, 這些歐美及日本國家的企業界, 如美國奇異, 日本日立 東芝, 歐洲飛利普等, 在智慧型控制技術的基礎研究上亦有很好的研究成績 至於中國大陸, 則以模糊理論及神經網路理論推導為大宗, 更是灰色理論的發源地 在控制的應用上也有不少, 大多用於專家系統評估 預測之應用, 從事這方面的研究人員近萬人, 較著名的有北京師範大學的汪培庄 四川大學的劉應用等人, 以如此龐大的人力從事研究, 中國大陸應極具潛力 其他地區如韓國 新加坡 越南等也有相當的研究, 是一股不可忽視的力量 子題一 : 智慧型控制方法與技術 ( 一 )( 二 ) 智慧型控制技術之應用主要在結合人工智慧方法與傳統控制理論而成, 可有效地利用專家的知識與經驗或透過反覆訓練的方式, 成功地控制複雜的非線性系統 由於係人工智慧及傳統控制兩領域之結合, 且又有廣大的應用作為驅使, 因此創新學術發展空間極廣 目前學術理論界已証明一非線性系統可以模糊系統來逼近, 可是規則數過多的情行仍有改善的空間 因此如何以較少的模糊規則數來代表非線性系統則成為研究的方向 近年來探討非線性系統與強健模糊系統的關係及相關最佳性能的文獻已成為研究重心 此外, 智慧型控制技術之持續發展, 對工業 民生相關產業與交通運輸等至為重要, 不傴能設計出具高經濟效益之控制器, 亦能改善控制品質, 有助於提昇國內工業產品或工具機在國際市場之競爭力, 並提供人類生活上更舒適 便捷之享受 1-1. 智慧型控制方法與技術 ( 一 ) -- 羅吉昌教授 曾仲熙教授 智慧型控制之應用主要在結合人工智慧方法與傳統控制理論而成, 可有效地利用專家的知識

3 與經驗或透過反覆訓練的方式, 成功地控制複雜的非線性系統 由於係人工智慧及傳統控制兩領域之結合, 且又有廣大的應用作為驅使, 因此創新學術發展空間極廣, 近年來, 國際間有越來越多之國際研討會及期刊論文發表此項學術成果, 未來仍適合大批學術界人員的積極投入及耕耘 國內對於智慧型控制技術的研發主要集中在學校及研究中心, 研發領域則涵蓋模糊控制 類神經控制 整合類神經網路學習機制 發展模糊類神經控制系統 遺傳演算法之最佳化控制 演化式演算法之控制應用及灰色理論控制等 國外研究方面, 目前全球在智慧控制技術的研發正如火如荼的展開, 而在歐美 日韓等先進國家更已凝聚出許多著名的研究中心 1-2. 智慧型控制方法與技術 ( 二 ) -- 曾仲熙教授 智慧型控制為近年來漸受重視之控制領域, 其主要重點在於結合人工智慧方法與控制理論, 進而應用於實際之工業問題中 一般而言, 智慧型控制器主體大概涵蓋了模糊規則庫控制 (Fuzzy Rule-base Control)[ 或灰色理論 ] 及類神經網路控制 (Neural Network Control) 兩大類 衍生出之智慧型控制器有 DSP-based or FPGA-based or SOC-based 結合 adaptive fuzzy, (and/or) neural network, (and/or) sliding mode, (and/or) backstepping controller 等控制技術 在設計及分析方面則輔以目前通稱為演化式計算法 (Evolutionary Computations, i.e., genetic algorithm or particle swarm algorithm) 加強式學習 (Re-inforcement Learning) 等智慧型演算法則 子題二 : 智慧型環境控制 -- 王偉彥教授 許陳鑑教授 翁慶昌教授 智慧型環境控制的研究動機主要針對人類日常生活中所必需存在之居住 工作 交通 休閒 以及運動等環境影響因素中 採取控制學理之感測 控制與致動等智慧型分析與設計法則, 建立安全 完整 舒適 便利之環境, 近幾年國內已展開有關智慧型環境控制與管理的相關研究 尤其在 911 事件之後, 各國對於恐怖活動的防範 治安的要求 以及老年與帅兒照護的需求亦日趨受到重視, 因此發展所需之相關技術, 不但可幫助我國搶佔全球安全設備及居家照護產業市場, 對於國人的生命財產安全亦多了一層保障 子題三 : 智慧型控制在運輸系統之應用 -- 林志民教授 許駿飛教授 智慧型運輸系統 (Intelligent Transportation Systems, ITS) 乃是透過先進的資訊 通信 控制等技術建構於各種運輸載具及管控系統上, 以提昇車輛操控的舒適與安全性 或用於改善交通運輸現況, 使既有有限的運輸資源得以發揮最大的效用與效率 美國 歐洲 及日本的推動組織 ( 分別為 ITS-America ERTICO 及 VERTIS) 皆於 1994 年相繼成立, 並由政府每年編列數十億美元的預算從事研發與實驗 而我國已於 2000 年及 2003 年先後由交通部頒佈 ITS 綱要計畫及制訂國家智慧型運輸基礎建設與推動方案研擬及其永續發展機制等, 鼓勵 以新科技帶動傳統產業 尤其台灣地區地窄人稠, 目前全台機動車輛已超過兩千萬輛, 但每輛車帄均占有道路長度卻不到兩公尺, 造成交通嚴重混亂及其他諸多問題, 許多民眾每天都為交通壅塞所苦, 馬路也變得愈來愈不安全, 去年全台的交通事故超過 15 萬件, 原因大都是駕駛疏失或不當駕駛 而智慧型運輸系統可提升交通安全 增加行車順暢, 不失為解決良方, 因此有效地施行智慧型運輸系統的各項措施, 除了可以改善交通擁擠, 提昇行車安全之外, 而且透過有效的路徑導引與大眾運輸轉乘資訊的提供, 亦可減少私有運具的使用, 間接地降低機動車輛所產生的空氣與噪音污染等環境衝擊, 符合政府節能減碳的政策執行 智慧型運輸系統是一種針對不同的 車 路 使用人 特性, 分別採用最適當的資訊 通信 偵測與自動控制與管理等科技, 以強化及改善原有運輸功能的整合型運輸的概念 另外隨著高齡化社會來臨, 年長駕駛會增多, 反應速度變慢, 最好能有輔助系統協助 延續上屆規畫書規畫方向, 此次規劃智慧型運輸系統包括三部分 :(1) 路的智慧化,(2) 車的智慧化, (3) 用路人使用系統的智慧化

4 子題四 : 人形機器人之智慧型控制 -- 翁慶昌教授 施慶隆教授 李祖聖教授 黃志良教授 在物競天擇下, 人類之複雜構造是歷經重重考驗的一套系統 由於人類身體功能的絕妙特性, 隱含許多大自然的奧秘, 因此人形機器人的概念便應運而生 在行動能力上, 由於二足步行的移動方法具有非常高的機動性, 因此二足步行機器人一直是人形機器人研究中一項熱門的主題 此外, 人類的雙眼視覺與雙耳聽覺所產生的立體感也一直是影像與語音處理中相當被期待的一個環節 人形機器人的控制則是需要結合智慧型控制理論與精密電路設計才有可能實現 而對於人形機器人控制理論而言, 一套強健與複雜的演算法之設計與實現是不可或缺的 在機器人的實務面, 更是在精密電路設計技術下的成果 換言之, 本研究子題提出了一個智慧型控制的研究方向, 並實現一套可供強健控制與智慧型控制測詴的實體帄台 子題五 : 智慧型重複性學習控制系統 -- 簡江儒教授 重複性精密控制一直是控制領域一個重要的研究與應用領域, 例如在機械手臂的軌跡追蹤控制, 磁碟機的尋軌控制, 伺服馬達的精密定位控制 壓電致動器以及原子力顯微鏡的相關控制問題等, 都是一些非常重要的應用範疇 重複性精密控制的問題看似一個特殊問題, 卻是一個值得深入探究的重要課題, 其相關的控制方法也被廣泛地探討, 尤其未來與智慧型控制的相關技術相結合, 不論在理論或在實務應用上都將有很大的揮灑空間, 因此提供此一子題供控制界先進們參考 目前為止, 以理論的發展而言, 已經有部分研究開始將基本的反覆學習控制或重複控制結構引入模糊類神經網路或其他智慧型控制方法的設計 [2,3], 但如何推廣至更廣泛的未知非線性時變系統, 都是亟待開發與研究的課題 另外, 由於反覆或重複自我學習的理論可以結合許多已開發的智慧型控制理論, 也有部分研究成果探討反覆或重複控制在非重複性與非週期性工作的應用與分析 [4,5], 這是智慧型學習控制近年較大的突破與進展 另一方面, 反覆或重複性控制應用在重複性工作, 甚至非重複性工作的工業實務也愈來愈廣 以文獻上的研究成果來講, 大致上可以歸納下列幾個重點方向 首先是在於機械手臂的控制研發, 這也是引發重複性學習控制的成為一個研究領域的重要動機, 國內外已有許多重要的研究成果, 例如 [6,7,8] 這部分的研究目前在學術界仍然是方興未艾 其次的重點方向在於壓電致動器以及原子力顯微鏡的精密控制問題, 由於這類系統在相關控制應用上呈現重複性或週期性, 使得近來應用反覆或重複控制於壓電致動器以及原子力顯微鏡的精密控制問題成為一個熱門的研究課題, 國內外也已經有許多重要的研究成果發表, 例如 [9,10,11,12] 另外, 在於程序控制 (process control) 系統 [13,14], 磁碟機尋軌控制 [15], 以及其他各式各樣精密機械相關的控制系統 [16,17,18], 均已經有成功的應用範例 以上傴簡單說明其應用範圍, 事實上根據參考文獻 [1] 的統計, 反覆或重複學習系統在以應用為導向的研究成果中, 主要則可分為七大領域, 分別是 robots rotary system batch or chemical process control bio-applications actuators semiconductors power systems 其他領域的部分尚包括交通系統 太空系統等等 詳細結果都可在參考文獻 [1] 中獲得 最後, 國內在此一領域的相關研究也相當熱絡, 在國立清華大學動機系 國立成功大學航太所 國立台灣科技大學機械系 國立彰化師範大學機電系 華梵大學電子系等系所都有相關的研究成果產出

5 98 年工程處規劃主題架構表 規畫主題 : 智慧型控制方法與應用召集人 : 陶金旺教授 王偉彥教授規畫委員 : 王偉彥教授 李祖聖教授 林志民教授 施慶隆教授 翁慶昌教授 許陳鑑教授 許駿飛教授 曾仲熙教授 黃志良教授 簡江儒教授 羅吉昌教授 規畫子題 :1. 智慧型控制方法與技術 ( 一 )( 二 ) 2. 智慧型環境控制 3. 智慧型控制在運輸系統之應用 4. 人型機器人之智慧型控制 5. 智慧型重複性學習控制系統

6 前言 智慧型控制為近年來漸受重視之控制領域, 其主要重點在於結合專家智慧之經驗與控制理論, 進而應用於實際之工業問題 一般而言, 其控制器主體大概涵蓋了規則庫控制 (Rule-base Control) 及類神經網路控制 (Neural Network Control) 兩大類 在設計及分析方面則輔以目前通稱為演化式計算法 (Evolutionary Computations) 之基因遺傳演算法 (Genetic Algorithm) 加強式學習 (Re-inforcement Learning) 等智慧型法則 其中規則庫控制又以模糊控制為主流, 目前美 日等國成功之商品化實例大都屬此類 而在類神經網路控制方面, 現實仍在研究階段, 在工業應用方面, 仍不多見 然而在影像處理方面, 模糊類神經網路系統則相當廣泛的應用 傳統的控制方法基本上頇針對確定之系統數學模式推導出控制器之數學模式, 隨著系統複雜度之增加, 漸漸的發展出許多高效能, 但複雜之控制方法, 如適應控制 強健控制等 然其在系統模式因系統數學模式隨時間產生變化而具有高度不確定性時, 仍有許多問題尚待解決 尤其重要的是, 傳統控制方法牽涉到重設計 (re-design) 時, 往往需從頭再設計, 因此經濟效益較差 因此, 在種種有利的因素下, 智慧型控制乃應運而生 一般而言, 智慧型控制所能處理的系統限制較小, 經由專家的知識與經驗或反覆訓練的方式, 往往可成功的控制非線性且模式複雜之系統 同時, 智慧型控制常能產生經濟效益較高之控制器, 其重新設計之時間較短, 因此極為符合工業界之需求 由以上所述, 可知智慧型控制之價值及重要性, 因此如何鼓勵我國產 學 研三方面在智慧型控制之研發, 提昇我國之技術水準與競爭能力, 實為一極重要之課題 智慧型控制之子題規劃目標係基於國內現有相關技術, 國際發展之趨勢潮流及國家未來重大之發展所需而訂定, 藉此規劃期能整合國內在智慧型控制領域之學者 專家有效地利用有限的物力資源共同投入最能符合時代需求之研發, 不傴可望提昇國內相關工業之水準及實力 提昇台灣整體之競爭力, 亦可進而改善國人生活環境之品質, 增進社會之福祉 於是, 智慧型控制乃規劃成以下五項子題 : 子題一 : 智慧型控制方法與技術分為智慧型控制方法與技術 ( 一 ), 請羅吉昌教授與曾仲熙教授負責撰寫 ; 智慧型控制方法與技術 ( 二 ) 請曾仲熙教授負責撰寫 並請羅吉昌教授與曾仲熙教授擔任該子題召集人負責彙整 子題二 : 智慧型環境控制, 請王偉彥教授 許陳鑑教授與翁慶昌教授負責撰寫 並請王偉彥教授與許陳鑑教授擔任該子題召集人負責彙整 子題三 : 智慧型控制在運輸系統之應用, 請林志民教授與許駿飛教授負責撰寫 並請林志民教授擔任該子題召集人負責彙整 子題四 : 人型機器人之智慧型控制, 請翁慶昌教授 施慶隆教授 李祖聖教授與黃志良教授負責撰寫 並請翁慶昌教授擔任該子題召集人負責彙整

7 子題五 : 智慧型重複性學習控制系統, 請簡江儒教授負責撰寫 並請簡江儒教授擔任該子題 召集人負責彙整

8 簡述 現在控制理論, 諸如線性控制理論 強健性控制 最佳控制, 乃至於適應性控制 非線性控制等, 其理論皆推導自系統之精確數學模式 然而因系統環境與動態特性之不確定性, 造成現代控制理論在實務之控制應用上之困難 於是, 由人工智慧領域衍生而出之智慧型控制方法結合了專家之經驗技術與控制觀念, 受到了學術界與工業界廣泛的重視與探討 此外, 將智慧型控制與傳統控制結合, 以產生確實改善傳統控制性能之控制方式, 亦為智慧型控制之重要發展方向 以下各節將以 93 年工程處規劃主題架構表為參考範本, 針對智慧型控制之重要性作背景說明, 並對國內外研究現況與發展趨勢作一評估, 進而對此方向作一中 長程之規劃 ( 一 ) 國內研究概況國內對智慧型控制技術的研發主要集中在學校及研究中心, 研發領域則涵括模糊控制 類神經網路控制 遺傳演算法之最佳化控制及灰色理論控制等 模糊控制及類神經網路控制技術方面的研發幾乎遍佈各大學及技術學院, 近年來甚至深入許多原本以實作為主的科技大學, 例如高雄第一科技大學 南開科技大學 南台科技大學等 控制理論與技術的研究方向上, 以模糊控制器的設計技術 類神經網路控制器的創新架構或學習法則及兩者結合技術 ( 即模糊類神經網路 ) 為大宗 在應用方面上, 有機器手臂控制 磁碟機控制 空調 倒單擺 沖床 伺服馬達 搬運車等研究 至於理論上的發展 ( 如穩定性 收斂性 最佳化等探討 ) 則於台灣大學 交通大學 清華大學 台灣科技大學 大同大學 中央大學 成功大學 中山大學 宜蘭大學等學校均獲得不錯的研究成果 遺傳演算法及灰色理論近年來逐漸風行於許多學校, 其中又以前者的分佈較普遍, 主要研究方向是以遺傳演算法協助模糊控制器及類神經網路控制器的最佳化設計為主 灰色理論的研究在師大 淡江大學 大葉大學及成功大學 中華大學等已有不錯的研究成果, 主要研究方向是灰色理論控制器的設計及灰色理論與模糊控制器或類神經控制器的結合技術 將智慧型控制與傳統控制結合, 產生具優異性能之控制器設計方式, 如模糊滑動控制器等, 亦有成果發表於各大學之著作, 國內在智慧型控制技術的基礎研究除了大都集中在學校外, 在少數研究中心亦有很好的研究成果, 其中以中研院資訊科學研究所為主軸 國內廠商對模糊控制相當支持, 已有部分產品成功地商業化, 但應用層面不如日本廣泛, 目前多集中於家電產品, 如東元電機之 Fuzzy 冷氣機 聲寶之電視 洗衣機等, 而最早將模糊控制引入國內的機構 - 台泥, 在水泥旋窯及水泥磨碎機上, 也有不少研究成果 研究成果散見於工業技術研究院的各所之下, 如能資所在空調系統上的能源管理 量測中心的溫控器 電通所的 Fuzzy IC, 在機械所的自動辨識系統, 另外食品工業發展研究所, 亦有食品加工的模糊控制 就目前國內環境而言, 並不乏優秀人才, 事實上也已有更多的人投入這方面的研究 但國內的研究環境並不算好, 受限於資料及實驗器材的取得, 使得應用研究相對的貧乏 此外

9 在智慧型控制的領域內, 並沒有專責領導或協調機構, 導致各研究單位多處於單打獨鬥的狀況, 此乃亟待改善之處 目前國內已成立了幾家專門生產智慧型控制產品的公司, 對從事此方面的有心人士, 乃是一大鼓舞 工業局亦曾將 FC 列為亟待發展之十大關鍵零組件, 指定工研院電通所從事發展, 並已將研發技術轉移至合泰半導體公司, 顯見智慧型控制已成為明日工業之發展重點, 期待能有更多有志之士投入此一領域之研究 ( 二 ) 國外研究概況目前全球在智慧型控制技術的研發正如火如荼的展開, 而在歐 美 日 韓等先進國家更已凝聚出許多著名的研究中心 在這方面的研究主題由幾年前分散的模糊控制 類神經網路控制及遺傳演算法等, 目前已凝聚在 軟性計算 (Soft Computing) 的新領域下有系統的推動著 目前世界的研究中心仍是在加州大學柏克萊分校的 Professor Zadeh 實驗室, 該中心的 Berkeley Initiative for Soft Computing(BISC) 組織已儼然成為世界相關研究者的交流討論中心 其他像佛羅里達州立大學 阿拉巴馬大學 密蘇里哥倫比亞大學 德州農工理工大學 依歐那學院等也都是研究重鎮 而航空太空總署亦有不少研究成果, 尤其是在模糊類神經網路的加強式學習技術上更有許多實際應用 日本在智慧型控制技術的發展一向非常積極, 並成立專門機構和許多大學一同來從事理論性的研究 日本為了推展模糊控制, 結合了產 官 學的方向, 從 1989 年成立所謂的 LIFE (Laboratory for International Fuzzy Engineering Research), 從事模糊理論的研究, 並積極推動工業應用及技術移轉, 在階段性任務圓滿達成後, 於 1995 年結案解散 在日本許多大學中, 也有不少教授從事這方面的研究, 如 Sugeno Mizumoto Yamakawa Tagaki Hirota 等人, 在國際的智慧型控制領域, 佔有相當重要的地位 日本的 Omron 日立 東芝 三菱 富士等大型公司, 對模糊控制的發展不遺餘力, 目前應用的範圍包括高爐 加熱爐等大製程的大型控制, 也有車輛 家電, 甚至有如藥品注射 焊接等控制, 除此之外, 日本也嘗詴結合神經網路及模糊控制, 期望能獲得更大的成果 歐洲方面以德國及法國為中心亦展開對智慧型控制技術的熱烈研究 相較於台灣, 這些歐美及日本國家的企業界, 如美國奇異, 日本日立 東芝, 歐洲飛利普等, 在智慧型控制技術的基礎研究上亦有很好的研究成績 至於中國大陸, 則以模糊理論及神經網路理論推導為大宗, 更是灰色理論的發源地 在控制的應用上也有不少, 大多用於專家系統評估 預測之應用, 從事這方面的研究人員近萬人, 較著名的有北京師範大學的汪培庄 四川大學的劉應用等人, 以如此龐大的人力從事研究, 中國大陸應極具潛力 其他地區如韓國 新加坡 越南等也有相當的研究, 是一股不可忽視的力量

10 子題一 : 智慧型控制方法與技術 ( 一 )( 二 ) 召集人 : 羅吉昌教授 曾仲熙教授 規畫委員 : 羅吉昌教授 曾仲熙教授 規畫分項 :1. 智慧型控制方法與技術 ( 一 ) 2. 智慧型控制方法與技術 ( 二 ) 前言 智慧型控制技術之應用主要在結合人工智慧方法與傳統控制理論而成, 可有效地利用專家的知識與經驗或透過反覆訓練的方式, 成功地控制複雜的非線性系統 由於係人工智慧及傳統控制兩領域之結合, 且又有廣大的應用作為驅使, 因此創新學術發展空間極廣 目前學術理論界已証明一非線性系統可以模糊系統來逼近, 可是規則數過多的情行仍有改善的空間 因此如何以較少的模糊規則數來代表非線性系統則成為研究的方向 近年來探討非線性系統與強健模糊系統的關係及相關最佳性能的文獻已成為研究重心 此外, 智慧型控制技術之持續發展, 對工業 民生相關產業與交通運輸等至為重要, 不傴能設計出具高經濟效益之控制器, 亦能改善控制品質, 有助於提昇國內工業產品或工具機在國際市場之競爭力, 並提供人類生活上更舒適 便捷之享受 規劃內容 在理論方面, 近年來探討非線性系統與強健模糊系統的關係及相關最佳性能的文獻已成為研究重心 研究之方向包括 : 研究不同控制器間的強健 H 控制方法 研究 descriptor 或 neutral 系統做穩定性控制設計 研究模糊濾波器的設計, 系統延遲問題並考慮濾波器各種性能 此外, 有關適應性控制理論及滑動模糊控制, 模糊系統辨識, 基因演算及類神經架構應用於模糊系統亦有學者深入研究 在應用方面, 具體的建議如下 : 智慧型控制的建立與整合 自我學習智慧型控制器之合成與訓練 嵌入式系統智慧型控制技術

11 分項子題 1: 智慧型控制方法與技術 ( 一 ) 規畫委員 : 羅吉昌教授 曾仲熙教授 1. 研究動機與國內外研究現況及重要參考文獻 智慧型控制之應用主要在結合人工智慧方法與傳統控制理論而成, 可有效地利用專家的知識與經驗或透過反覆訓練的方式, 成功地控制複雜的非線性系統 由於係人工智慧及傳統控制兩領域之結合, 且又有廣大的應用作為驅使, 因此創新學術發展空間極廣, 近年來, 國際間有越來越多之國際研討會及期刊論文發表此項學術成果, 未來仍適合大批學術界人員的積極投入及耕耘 國內對於智慧型控制技術的研發主要集中在學校及研究中心, 研發領域則涵蓋模糊控制 類神經控制 整合類神經網路學習機制 發展模糊類神經控制系統 遺傳演算法之最佳化控制 演化式演算法之控制應用及灰色理論控制等 國外研究方面, 目前全球在智慧控制技術的研發正如火如荼的展開, 而在歐美 日韓等先進國家更已凝聚出許多著名的研究中心 目前學術理論界已証明一非線性系統可以模糊系統來逼近, 可是規則數過多的情行仍有改善的空間 因此如何以較少的模糊規則數來代表非線性系統則成為研究的方向 [1,2] 近年來探討非線性系統與強健模糊系統的關係及相關最佳性能的文獻已成為研究重心 例如強健理論 (robustness), 最佳化 (optimization) 及干擾衰減理論 (noise attenuation) 與模糊控制系統 (Takagi-Sugeno fuzzy model) 結合 : (a) 研究不同控制器間的強健 H 控制方法 研究模糊系統 H 2 性能針對不同控制器參數的最佳解問題 研究混合 H 2 /H 性能動態輸出回饋控制器的設計 (b) 研究 descriptor 或 neutral 系統做穩定性控制設計 (c) 研究模糊濾波器的設計, 系統延遲問題並考慮濾波器各種性能 但應用此法於模糊系統時常因其條數過多而保守並成為缺點, 因此如何除去保守性 (conservatism) 尋找較寬鬆的求解方法 (relaxation methods) 目前以非二次穩定(non-quadratic stability) 及具常數之模糊模型 (affine T-S) 為主流研究方向 此外, 有關適應性控制理論及滑動模糊控制, 模糊系統辨識, 基因演算及類神經架構應用於模糊系統亦有學者深入研究

12 線性矩陣不等式 (LMI) 的發展提供控制理論界分析的利器, 大大改善十多年前分析時求解的困難 [3,4,5] 雖然對於線性參數時變系統 (Linear Parameter-Varying Systems) 及非線性系統 (Nonlinear Systems) 提供系統化的穩定性 控制 觀測分析 (Stability Synthesis Observer Analysis) 其缺點則為其求解空間保守 為解決此一缺點, 發展出參數相依函數法 (Parameter-Dependent Lyapunov functions) 及多面體法 (Multiconvexity), 雖有些許進展, 然亦伴隨若干假設或條件, 故未完全解決 近年來, 控制理論研究又陸續有新發現, 其中齊次多項式理論 (Homogeneous Polynomial Theory) 探討參數相依線性矩陣不等式 (Parameter-Dependent LMI, PD-LMI) 的解空間問題相當完整 (Homogeneous Polynomially Parameter-Dependent (HPPD) solutions to PD-LMI) [6,7,8,9], 值得學習 該理論藉由波雅定理 (Polya Theorem) [8, 9, 10, 11], 説明齊次多項式理論 (HPPD) 可求出完整的解空間 (Exact Solution) 亦即共同解 P 解 (Common P solution) 的充份且必要條件 (If and Only If Condition) 之理論架構已研發完成 值的注意的是齊次多項式理論並不局限於共同解 P 解,HPPD 理論亦可處理非共同解 P 解 (Non-Common P) 的問題, 故仍有很多新的相關研究可延伸或待發掘, 值得關注 同樣值得投入的研究方向為將多項式函數 f(x) 分解成帄方和的概念 (Sum of Squares, SOS) [13, 15]; 換言之, 若一函數 f(x) 可分解為 f(x)=σg 2 (x) 則函數 f(x) 必為半正定函數 ( 即 f(x) 0) 此法完全不同於線性矩陣不等式(LMI), 它首先提出最佳化的問題 (Optimization Problems) -- 以線性函數為目標函數 (Linear Objective Function) 並受制於多個多項式函數的限制條件 (Polynomial Function Constraints) -- 採用多 ( 凸 ) 面寬鬆 (Convex Relaxation, Semi-Definite Programming) 的演算法求出最佳解 然後再從實係數多項式 (real polynomials) 延伸至矩陣多項式 (Matrix polynomials), 輔以嚴謹的數理證明 [16,17], 並顯示在二次多項式 (quadratic polynomial) 的情形下是可退化至線性矩陣不等式 (LMI) 的概念, 故與線性矩陣不等式 (LMI) 的關係亦存在 此外並完成 SOSTOOL 之 MATLAB 程式 [18] 供研究者下載 帄方和的概念主要是將半正定矩陣 (Positive-Semi-Definite Matrix, PSD) 轉成多項式帄方和 (SOS) 再用 SOSTOOL 求解 簡而言之, 傳統控制研究中有關穩定性的問題多採用二次式 Lyapunov 函數 V(x)=x T Px 然後以 LMI 分析是否存在 P 矩陣 ; 若採用 SOS 則相同的穩定性的分析變成是否存在 V(x) 函數 請注意這 V(x) 函數並不局限於二次函數, 由此觀之, 超越目前分析主

13 流 LMI 方法進而獲得更寬鬆的穩定條件或性能條件 (Performance index) 將是今後新的研究 方向, 此一方向非常可能是自 1994 年發現 LMI 後成為下一波控制理論 (Control Theory) 研 究的主流 因篇幅有限, 細目將不陳述, 謹陳列目前在控制領域已有陸續發表之文獻 [19-28] 參考文獻 [1] K. Tanaka and H. Wang, Fuzzy Control Systems Design: A Linear Matrix Inequality Approach. New York, NY: John Wiley & Sons, Inc., [2] T. Taniguchi, K. Tanaka, H. Ohatake and H.O. Wang, Model construction, rule reduction and robust compensation for generalized form of Takagi-Sugeno fuzzy systems, IEEE Trans. Fuzzy Systems, vol.9, no. 4, pp , Aug [3] K. Tanaka, T. Ikeda, and H. Wang, Robust stabilization of a class of uncertain nonlinear systems via fuzzy control: quadratic stabilizability, H control theory, and linear matrix inequalities, IEEE Trans. Fuzzy Systems, vol. 4, no. 1, pp. 1 13, Feb [4] X.-J. Ma, Z.-Q. Sun, and Y.-Y. He, Analysis and design of fuzzy controller and fuzzy observer, IEEE Trans. Fuzzy Systems, vol. 6, no. 1, pp , Feb [5] X. Liu and Q. Zhang, New approaches to H controller designs based on fuzzy observers for T-S fuzzy systems via LMI, Automatica, vol. 39, pp , [6] R. Oliveira and P. Peres, Parameter-dependent LMIs in robust analysis: Characterization of homogeneous polynomially parameter dependent solutions via LMI relaxatiions, IEEE Trans. Automatic Control, vol. 52, no. 7, pp , July [7] V. Montagner, R. Oliveira, P. Peres, and P.-A. Bliman, Linear matrix inequality characterisation for H and H2 guaranteed cost gain-scheduling quadratic stabiilisation of linear time-varying polytopic systems, IET Control Theory Appl., vol. 1, no. 6, pp , [8] R. Oliveira and P. Peres, LMI conditions for robust stability analysis based on polynomially parameter-dependent Lyapunov functions, Syst. & Contr. Lett., vol. 55, pp , [9], Stability of polytopes of matrices via affine parameter-dependent Lyapunov functions: Asymptotically exact LMI conditions, Linear Algebra and its Applications, vol. 405, pp , [10] G. Hardy, J. Littlewood, and G. Polya, Inequalities, second edition. Cambridge, UK.: Cambridge University Press, [11] C. Scherer, Higher-order relaxations for robust LMI problems with verifications for exactness, in Proc. of 42th IEEE Conf. on Deci and Contr, Dec. 2003, pp [12], Relaxations for robust linear matrix inequality problems with verification for exactness, SIAM J. Matrix Anal. Appl., vol. 27, no. 2, pp , [13] A. Sala and C. Arino, Asymptotically necessary and sufficient conditions for stability and performance in fuzzy control: Applications of Polya s theorem, Fuzzy Set and Systems, 2007, doi: /j, fss [14] P. Parrilo, Structured Semidefinite Programs and Semialgebraic Geometry Methods in

14 Robustness and Optimization, Caltech, Pasadena, CA.: PhD thesis, [15], Semidefinite programming relaxations for semialgebraic problems, Mathematical Programming, vol. 96, no. 2. [16] C. Hol and C. Scherer, Sum of squares relaxations for polynomial semi-definite programming, in Proc.of MTNS, 2004, pp [17] C. Scherer, Higher-order relaxations for robust LMI problems with verifications for exactness, in Proc. of 42th IEEE Conf. on Deci and Contr, Dec. 2003, pp [18] S. Prajna, A. Papachristodoulou, and P. Parrilo, Introducing SOSTOOLS: a general purpose sum of squares programming solver. in Proc of IEEE CDC, Montreal, Ca, July 2002, pp [19] S. Prajna, A. Papachristodoulou, and F. Wu, Nonlinear control synthesis by sum of squares optimization: A Lyapunov-based Approach. in Proc. 5th Asian Control Conference, 2004, pp [20] H. Ichihara and E. Nobuyama, A computational approach to state feedback synthesis for nonlinear systems based on matrix sum of squares relaxations, in Proc. 17th Int'l Symposium on Mathematical Theory of Network and Systems, Kyoto, Japan, 2006, pp [21] S. Prajna, A. Papachristodoulou, and et al, New developments on sum of squares optimization and SOSTOOLS in Proc. of the 2004 American Control Conference, 2004, pp [22] A. Papachristodoulou and S. Prajna, On the construction of Lyapunov functions using the sum of squares decomposition, In Proc of IEEE CDC, Montreal, Ca, July 2002, pp [23] J. Xie, L. Xie, and Y. Wang,.Synthesis of discrete-time nonlinear systems: A SOS approach,. in Proc. of the 2007 American Control Conference, New York, NY, July 2007, pp [24] J. Xu, K. Lum, and et al, A SOS-based approach to residual generators for discrete-time polynomial nonlinear systems, in Proc. of the 46th IEEE CDC, New Orleans, LA, [25] H. Ichihara, Observer design for polynomial systems using convex optimization, in Proc. of the 46th IEEE CDC, New Orleans, LA, [26] Z. Jarvis-Wloszek, R. Feeley, and et al, Some controls applications of sum of squares programming, in Proc. of IEEE CDC, Montreal, Ca, July 2003, pp [27] K. Tanaka, H. Yoshida, and et al, A sum of squares approach to stability analysis of polynomial fuzzy systems, in Proc. of the 2007 American Control Conference, New York, NY, July 2007, pp [28], Stabilization of polynomial fuzzy systems via a sum of squares approach, in Proc. of the 22nd Int'l Symposium on Intelligent Control Part of IEEE Multi-conference on Systems and Control, Singapore,, Oct. 2007, pp 研究方向及具體建議 ( 甲 ) 智慧型控制之持續發展, 對工業 民生相關產業與交通運輸等至為重要, 不傴能設 計出具高經濟效益之控制器, 亦能改善控制品質, 有助於提昇國內工業產品或工具機在國際

15 市場之競爭力, 並提供人類生活上更舒適 便捷之享受 具體建議如下 : (1) 知識庫的建立與整合針對控制目標有效地規劃專家知識或經驗的擷取 儲存及如何整合成最後適於控制的類神經網路或規則庫 以便建立一套有系統的方法, 使專家的知識或經驗能迅速落實到智慧型控制的 知識 核心 (2) 自我學習控制器之合成與訓練強化智慧型控制器的學習能力, 使控制器的 知識 核心能透過外界的刺激 訓練達到自我形成或調適的功能整合類神經網路學習機制 建立一套具自我學習能力的智慧型控制器的設計方法及訓練方式 (3) 智慧型控制系統整合智慧型控制方法各有所長, 如模糊 類神經網路與控制技術之整合性架構, 亦為目前之重要研究方向 ( 如 Support Vector Machines 結合 Fuzzy Neural network 控制系統 ) 以整合性架構善用不同智慧型控制方法之優點, 以提昇系統效能 ( 乙 ) 探討智慧型控制器對系統穩定性之影響, 以確立控制器之基本性質 提出智慧型控制系統之穩定性理論, 並建立一系列相關之理論工具 有效地定義出智慧型控制系統的性能指標以有效地評估整體系統的表現 提出一套智慧型控制系統的性能好壞之判別法則及其有效的評估方式 具體建議如下 : (1) 多項式裡論 (HPPD) 與帄方和 (SOS), 這些皆是有趣的研究主題 了解並擴大其應用 持續尋找較寬鬆的求解方法 (relaxation methods), 因為充份條件往往保守, 尋找較寬鬆的求解方法其影響深遠 (2) 有些非線性架構具有分式項, 此時需借由線性分式轉換 (Linear Fractional Transformation, LFT) 轉換至 LFT 系統 探討模糊 LFT 系統與強健模糊系統的關係並探討最佳性能 (3) 因電腦的快速成長, 控制機構 (analog controller) 已漸漸由數位控制 (digital controller) 所取代, 因此連續系統與離散控制器的結合成為混合系統 (hybrid /sampled-data systems), 與此相對的混合模糊系統是否可行, 成為研究題目 是否可將其與強健理論, 最佳化及干擾衰減理論與模糊控制結合 各種控制器如 " 狀態回授控制器 "," 輸出回授控制器 "," 動態輸出回授控制器 "," 觀測器 " 等設計皆為值得研究的題目

16 (4) 當電腦與控制理論結合時, 傳輸之控制訊號將有延遲現象, 故受控系統具延遲特徵, 實 務上這亦是重要的研究課題 3. 每年經費建議 1. 各計畫之進行, 著重新理論 新方法之研發, 所列計畫傴為提示性質, 只要是智慧型控制方法論相關計畫皆可提出 2. 以五個方向不同進行研究, 每件帄均 60 萬元 ( 含材料費及儀器設備費 ) 3. 預估每年 300 萬元

17 分項子題 2: 智慧型控制方法與技術 ( 二 ) 規畫委員 : 曾仲熙教授 1. 研究動機與國內外研究現況及重要參考文獻 如 93 年工程處智慧型控制規劃書揭示, 雖然現代控制理論之內容相當齊備, 其理論皆植基於對系統之精確數學描述 然而在實務之控制應用上, 卻也往往由於系統過於複雜或系統環境與動態特性之不確定性, 造成控制之困難 另一方面, 由人工智慧領域衍生而出之智慧型控制方法結合了人工智慧技術與控制觀念, 受到了學術界與工業界廣泛的重視與探討 以下將針對智慧型控制技術之國內外研究現況與發展趨勢作一報告, 進而對此方向作一中 長程之規劃 前言 智慧型控制為近年來漸受重視之控制領域, 其主要重點在於結合人工智慧方法與控制理論, 進而應用於實際之工業問題中 一般而言, 智慧型控制器主體大概涵蓋了模糊規則庫控制 (Fuzzy Rule-base Control)[ 或灰色理論 ] 及類神經網路控制 (Neural Network Control) 兩大類 衍生出之智慧型控制器有 DSP-based or FPGA-based or SOC-based 結合 adaptive fuzzy, (and/or) neural network, (and/or) sliding mode, (and/or) backstepping controller 等控制技術 在設計及分析方面則輔以目前通稱為演化式計算法 (Evolutionary Computations, i.e., genetic algorithm or particle swarm algorithm) 加強式學習(Re-inforcement Learning) 等智慧型演算法則 1. 國內外之現況與發展趨勢 ( 一 ) 國內研究概況國內對智慧型控制技術的研發主要集中在學校及研究中心, 研發領域則涵括各類能源轉換器 (power converter) 研製 各類電動機驅動器 (motor drive) 研製 ( 含電動腳踏車 電動機車 電動汽車 油電混合車 磁碟機控制 空調 倒單擺 沖床等 ) 各類機械人 (robot) 智慧型控制器研製 風力發電 (wind generation system) 太陽能電池發電(photovoltaic generation system) 太陽能發電(solar generation system) 磁浮系統(maglev transportation system) 多軸帄台 (X-Y-Z platform) 及其它各類工業產品的智慧型控制器研製 ( 含溫控器 自動辨識系統 ( 含語音系統 視覺系統 觸覺系統 ) 各類電池充電技術( 燃料電池應用 ) 智慧型控制系統整合( 含車輛自動導航 汽車 ABS( 防鎖死制動系統 )) 嵌入式系統智慧型控制技術 節能技術電子式照明 虛擬控制人機介面應用 電力保護與監控再生能源等 ) 唯國內智慧型控制技術的研發仍局限於研究單位, 應朝實用化及市場化邁進 國內對智慧型控制技術的研究概況請參考文獻 [1-30]( 以及其內之參考文獻 )

18 ( 二 ) 國外研究概況目前全球在智慧型控制技術的應用, 已朝實用化及市場化邁進 由於能源短缺, 再生能源或自然能源應用引貣全世界重視 包含風力發電 太陽能電池發電 太陽能發電 油電混合車 節能家電 大眾運輸系統 ( 含高速磁浮列車 各類航空器等 ) 對於前述國內智慧型控制技術應用 也被全世界各國重視 國外對智慧型控制技術的研究概況請參考文獻 [31-43]( 以及其內之參考文獻 ) 參考文獻 [1] K. K. Shyu and Ching-Ming Lai, A Single Stage AC/DC Boost Integrated LLC-SRC, IEEE Transactions on Industrial Electronics, [2] Jian-Feng Tsai, Yon-Ping Chen, Sliding Mode Control and Stability Analysis of Buck DC-DC Converter, International Journal of Electronics, vol. 94 no. 3, pp , Mar [3] R. J. Wai, C. Y. Lin, C. Y. Lin, R. Y. Duan, and Y. R. Chang, High-efficiency power conversion system for kilowatt-level distributed generation unit with low input voltage, IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 55, no. 10, pp , October [4] Kuo-Kai Shyu and Chiu-Keng Lai, "A Novel Motor Drive Design for Incremental Motion System via Sliding Mode Control Method," IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 52, No. 2, pp , [5] F. J. Lin and P. H. Shieh, An intelligent control for linear ultrasonic motor using interval type-2 fuzzy neural network, IET Electric Power Applications, [6] F. J. Lin, P. H. Shieh, and P. H. Chou, Robust adaptive backstepping motion control of linear ultrasonic motors using fuzzy neural network, IEEE Trans. Fuzzy Sys., [7] R. J. Wai and C. H. Tu, Design of total sliding-mode-based genetic algorithm control for hybrid resonant-driven linear piezoelectric ceramic motor, IEEE Transactions on Power Electronics, vol. 22, no. 2, pp , March [8] R. J. Wai and J. D. Lee, Comparison of voltage-source resonant driving schemes for a linear piezoelectric ceramic motor, IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 55, no. 2, pp , February [9] R. J. Wai and Z. W. Yang, Adaptive fuzzy-neural-network control design via T-S fuzzy model for robot manipulator including actuator dynamics, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part B: Cybernetics, vol. 38, no. 5, pp , October [10] C.-Y. Chen, Tzuu-Hseng S. Li, and Y.-C. Yeh, EP-Based Kinematic Control and Adaptive Fuzzy Sliding-Mode Dynamic Control for Wheeled Mobile Robots, Information Sciences, [11] C. T. Lin and C. S. Lee, Characterization of Robotics Parallel Algorithms and Mapping onto a Reconfigurable SIMD Machine, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, [12] F. J. Lin, L. T. Teng, and M. H., Yu, Radial basis function network control with improved

19 particle swarm optimization for induction generator system, IEEE Trans. Power Electronics, [13] R. J. Wai, C. Y. Lin, and Y. R. Chang, Novel maximum-power-extraction algorithm for PMSG wind generation system, IET Proceedings-Electric Power Applications, vol. 1, no. 2, pp , March [14] R. J. Wai, W. H. Wang, and C. Y. Lin, High-performance stand-alone photovoltaic generation system, IEEE Transactions on Industrial Electronics, vol. 55, no. 1, pp , January [15] R. J. Wai and W. H. Wang, Grid-connected photovoltaic generation system, IEEE Transactions on Circuits and Systems Part I: Regular Papers, vol. 55, no. 4, pp , April [16] F. J. Lin, L. T. Teng and P. H. Shieh, Intelligent sliding-mode control using RBFN for magnetic levitation system, IEEE Trans. Industrial Electronics, vol. 54, no. 3, pp , [17] Tzuu-Hseng S. Li*, C.-L. Kuo, and N. R. Guo, Design of an EP-Based Fuzzy Sliding-Mode Control for a Magnetic Ball Suspension System, Chaos, Solitons and Fractals, Vol.33, pp , August [18] R. J. Wai and J. D. Lee, Adaptive fuzzy-neural-network control for maglev transportation system, IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 19, no. 1,pp , January [19] R. J. Wai and J. D. Lee, Backstepping-based levitation control design for linear maglev rail system, IET Proceedings-Control Theory and Applications, vol. 2, no. 1, pp , January [20] F. J. Lin, P. H. Chou, P. H. Shieh, and S. Y. Chen, Robust control of LUSM based X-Y-Theta motion control stage using adaptive interval type-2 fuzzy neural network, IEEE Trans. Fuzzy Sys., [21] F. J. Lin, P. H. Chou, and Y. S. Kung, Robust Fuzzy Neural Network Controller with Nonlinear Disturbance Observer for Two-Axis Motion Control System, IET Control Theory Applications, [21] C. F. Juang, C. N. Cheng, and T. M. Chen, Speech detection in noisy environments by wavelet energy-based recurrent neural fuzzy network, Expert Systems with Applications, vol.36, no.1, pp , January [22] C. F. Juang and C. L. Lai, Dynamic programming prediction errors of recurrent neural fuzzy networks for speech recognition, Expert Systems with Applications, January [23] C. F. Juang, C. M. Chang, J. R. Wu, and D. M. Lee, Computer vision-based human body segmentation and posture estimation, IEEE Trans. Syst., Man, and Cyber., Part A: Systems and Humans, January [24] C. F. Juang and S. J. Shiu, Using self-organizing fuzzy network with support vector learning for face detection in color images, Neurocomputing., January [25] Wu, Chao-Lin; Liao, Chun-Feng; Fu, Li-Chen, Service-Oriented Smart Home Architecture based on OSGi and Mobile Agent Technology, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics--Part C: Applications and Reviews, Vol. 37, No. 2, pp , 2007.

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22 子題二 : 智慧型環境控制召集委員 : 王偉彥教授 許陳鑑教授規畫委員 : 王偉彥教授 許陳鑑教授 翁慶昌教授前言 智慧型環境控制的研究動機主要針對人類日常生活中所必需存在之居住 工作 交通 休閒 以及運動等環境影響因素中 採取控制學理之感測 控制與致動等智慧型分析與設計法則, 建立安全 完整 舒適 便利之環境, 近幾年國內已展開有關智慧型環境控制與管理的相關研究 尤其在 911 事件之後, 各國對於恐怖活動的防範 治安的要求 以及老年與帅兒照護的需求亦日趨受到重視, 因此發展所需之相關技術, 不但可幫助我國搶佔全球安全設備及居家照護產業市場, 對於國人的生命財產安全亦多了一層保障 規畫內容 具體之研究方向包括 : 智慧型照護 ( 新增 ) 智慧型照護主要是因應人們的生活方式的改變, 特別是對於老年人及小孩的福祉與照顧, 利用智慧型數位科技 無線傳輸技術 與智慧型互動系統之發展, 除提供生理監測 照顧功能外, 也可針對患者進行復健運動時的心理狀態, 透過多媒體畫面獲得幫助 此外, 透過整合多元無線智慧感測 及時計算 室內定位 行為辨識 服務帄台等技術置入環境中, 亦可提供額外之健康資訊, 供高品質 有效率的生理 心理醫療照顧系統, 以照顧居家的高齡人口, 並改善人類的生活品質 智慧型照護的研究課題包括 :1. 友善 操作簡單之生理感測系統設計 2. 遠距數據傳輸系統設計 3. 智慧型圖形介面設計 4. 智慧型病症診斷等 5. 家庭安全防護系統 6. 智慧型聯絡網 7. 具教育及互動之智慧型生活用具等 智慧型生活空間 : 智慧型生活空間研究的目的乃是以家庭環境為主, 將其發展成為一個具有生活型態智慧之居住環境, 以提供人類良好的生活品質 同時智慧型生活空間所探討的課題主要是為人類生活帶來各式各樣的便利性與安全性, 人類與機器之間的互動也不再侷限於電腦螢幕之前, 而是涵蓋整個家庭生活環境 智慧型生活空間主要的課題包括 :1. 遠距居家看護系統 2. 網路化環境管理與監測 3. 生活資訊整合 4. 智慧型家電 5. 智慧型照護系統 ( 老人 / 小孩 ) 6. 自動巡邏 7. 智慧型居家安全監控系統等

23 智慧型工作場所 : 智慧型工作場所主要是在探討與工作場所相關的環境因素之監控與管理相關軟硬體技術 第一階段乃是著重於環境因素感測技術的研究與發展, 第二階段乃是著重於環境因素控制與工作模式自動化之相關設備之研究, 第三階段乃是針對監控理論與技術之軟硬體帄台之開發 智慧型工作場所主要的研究課題包括 :1. 辦公室自動化 2. 工廠生產自動化 3. 工作環境因素控制 4. 工作環境人性化 5. 生產設備自動化 6. 廠務環境自動化 7. 智慧型大樓監控系統 8. 智慧型廢水 / 污水處理 9. 智慧型溫度 / 溼度控制 10. 加熱 ( 冷卻 ) 系統控制等 智慧型休閒環境 : 智慧型休閒環境主要是要提供國人各種安全 舒適 高品質 具有真實感的休閒 娛樂 健身設備及環境 另外一個新興的研究領域為人與機器人 ( 甚至是機器人與機器人 ) 之間的溝通以及互動關係 智慧型休閒環境的研究課題包括 :1. 具教育及互動之智慧型娛樂機器人 2. 環境因素控制 3. 動態輔助設施控制 4. smart exercise equipment 5. VR related entertainment system 等

24 本次規劃書傳承 93 年度鄭銘揚教授與連豊力教授之規劃書加以增修, 前次規劃小組已經規劃完善, 吾人只是加入目前新增之研究趨勢及方向 1. 研究動機與國內外研究現況及重要參考文獻 透過科技的研究, 世界已慢慢由 E( 電子 ) 化 M( 行動 ) 化演進到了 U( 無所不在應用 ) 化的無線時代階段, 如此科技的適當應用與結合, 亦將人類生活推向了擁有自主思考的智慧型環境 智慧型環境運用在無人的空間 ; 例如 : 利用溫度 溼度監測, 可得知房間的狀況, 並防止書面受潮或是太乾導致圖書損毀, 利用光線感應的監測, 可得知是否有人進入 智慧型環境是為人而設計的場所, 藉著應用智慧的方案, 由於使用者具有察覺的能力, 因此能夠與周遭環境產生互動, 以增進人們的生活經驗而擷取和吸收的資訊 智慧型環境控制的研究動機主要針對人類日常生活中所必需存在之居住 工作 交通 休閒 以及運動等環境影響因素中 採取控制學理之感測 控制與致動等智慧型分析與設計法則, 為真實環境增加感知與智慧, 賦予環境智慧化的功能, 建立友善 安全 完整 舒適 便利之環境 國內外研究現況及重要參考文獻 台灣大學大資訊工程學系智慧型機器人實驗室 : 交通大學電機與控制工程學系智慧型系統控制整合實驗室 HomeLab at PHILIPS Microsoft, Easy Living, EUhouse at Panasonic The Intelligent Home at UMASS, The Adaptive House, Boulder, Colorado, Intelligent Environment at University of Memphis, 以視覺為基礎之智慧型環境的建構四年計畫, 成大數位科技生活研發中心, Aware Home Research Initiative at Georgia Tech 台灣大學 INSIGHT 智慧家庭科技創新與整合中心

25 交通大學 Eco-City 健康樂活城智慧生活科技區域整合中心 成功大學 TOUCH Center 人本智慧生活科技整合中心 AIRE Group (Agent-based Intelligent Reactive Environments) at MIT, Inbong Joo, Jongyoul Park, and Euihyun Paik, Developing Ontology for Intelligent Home Service Framework, IEEE International Symposium on Consumer Electronics, ISCE 2007, pp 1 6, June Changseok Bae, Jinho Yoo, Kyuchang Kang, Yoonsik Choe, and Jeunwoo Lee, Home server for home digital service environments, IEEE Transactions Consumer Electronics, vol. 49, issue 4, pp , Nov Seung-Jin Jang, Joo-Hwan Lee, Jung-Hoon Lee, Sung-Bin Park, Sung-Oh Hwang, Hyoung- Ro Yoon, and Young-Ro Yoon, Upiquitous Home Healthcare Management System with Early Warning Reporting, International Conference on Convergence Information Technology, Allison M. Williams, Michelle V. Caron, Maria McMillan, Anne Litkowich, Noreen Rutter, Arlete Hartman, and John Yardley An evaluation of contracted palliative care home care services in Ontario, Canada, Evaluation and Program Planning, volume 24, issue 1, pp 23-31, February Gillis Samuelsson and Andrew Wister Client expectations and satisfaction of quality in home care services: A consumer perspective, Home Care Provider, volume 5, issue 6, pp , December 中時科技 科技結合創意智慧型照護系統正熱門 2. 研究方向及具體建議 一 智慧型照護由於家庭結構之改變, 目前國內人口所呈現的老化 少子化趨勢日益嚴重, 城鄉差距變大, 迫使許多年輕人為了謀生, 紛紛到大都市就職, 衍生許多家庭問題, 特別是對於老年人及小孩的福祉與照顧, 往往沒有一個有效解決問題的方法 根據內政部所發佈的台灣地區人

26 口統計資料顯示, 九十七年台灣老年人口總數已達總人口數的百分之十點七七, 社會老化情形顯著, 因此健保成本支出也不斷擴張, 如何縮減醫療支出已成為不可避免之課題 因應這股趨勢, 照護科技已經成為未來之發展重點, 事實上, 政府已將 遠距居家照護服務 列為 2008 年新興服務產業的重點發展計畫之一, 並預估於 2010 年, 市場可達到約 70 億元的規模 智慧型照護主要的目的即是因應人們生活方式的改變, 利用智慧型數位科技 無線傳輸技術 與智慧型互動系統之發展, 在智慧型照護系統之應用上, 除提供生理監測 照顧功能外, 也可針對行動不便的患者進行復健運動時的心理狀態, 透過多媒體畫面與遠端協助界面獲得幫助 此外, 透過整合多元無線智慧感測 即時計算 室內定位 行為辨識 服務帄台等技術置入環境中, 亦可提供額外之健康資訊 疾病追蹤, 提供高品質 有效率的生理 心理醫療照顧系統, 以照顧居家的高齡人口, 並改善人類的生活品質 對於孩童安全的問題, 亦可利用視覺影像, 配合居家網路通訊聯結 智慧型家庭安全防護系統, 包含網路視覺攝影機 緊急警消醫院通報系統 智慧型家電安全防護, 即可隨時看護家庭的任何狀況, 當有狀況時即刻連絡屋主並同時做有效之安全機制處理 ; 在帄常生活習慣上, 針對孩童的生活方式, 設計良好生活習慣養成生活用具, 例如台灣大學的研究團隊, 就研發出一系列智慧型互動裝置, 能夠增加吃飯 刷牙的趣味性, 以利帄常孩童使用, 可協助父母與長輩在教導孩童的生活教育上, 加速孩童養成良好的生活習慣 智慧型照護的研究課題包括 :1. 友善 操作簡單之生理感測系統設計 2. 遠距數據傳輸系統設計 3. 智慧型圖形介面設計 4. 智慧型病症診斷等 5. 家庭安全防護系統 6. 智慧型聯絡網 7. 具教育及互動之智慧型生活用具等 二 智慧型生活空間 : 智慧型生活空間, 主要包括了舒適便利的生活 安全的居家環境 及節能與妥善利用能源等議題, 而無線感測網路技術的應用, 將是達成這些目標的主要手段之一 透過無線感測網路, 各項裝置能更 聰明 的感知主人的需求, 並可為主人量身訂做各項服務 ( 如感到舒適的室溫 日常必需品的補給需求訊號顯示 居家健康照護.. 等 ), 以及在有安全的危害時, 也可透過網路自動對外聯繫, 尋求救援 智慧型生活空間涉及營造業與資通訊產業的整合, 前者是肩負 火車頭 使命的傳統產業, 後者是產值屢創新高的高科技產業, 兩者各有其複雜且龐大的分工模式與產業結構 再加上資訊服務 物流等產業的配合, 智慧型生活空間係為一跨領域產業結構, 其範疇包括數位家庭 ( 透過有線或無線網路連結家電設備與各種資通訊產品, 形成一無縫隙之應用環境, 相關產業包括區域網路 數位家電等 ) 智慧建築( 利用當地環境條件進行節能設計, 並將感測 網路 電力等資通訊技術整合於建築本體, 為建築物賦予智慧化價值, 包括照明設備 空調

27 設備 能源管理系統 建築材料與構件 衛浴設備 健康照護等產業 ) 及 U 化社區 : 整合電信 保全 物流等服務支援, 建置無所不在的網路社區, 包括電子商務 通訊系統 安全防災系統 保全監控系統 再生能源系統 物業管理 系統整合業者等 智慧型生活空間研究的目的乃是以家庭環境為主, 將其發展成為一個具有生活型態智慧之居住環境, 以提供人類良好的生活品質 智慧型生活空間是一個人類生存與服務內容息息相關的介面, 它不傴傴是一個裝置有許許多多感測器來觀察環境中活動空間的相關參數, 同時還能夠瞭解這些活動本身的性質以及運作目標, 並且藉此以提供一些適當的動態回授 從另一個角度來說, 智慧型生活空間可以被看做是一個連接許多環境相關設備之人工活體, 它環繞於人類的四周, 以提供在此空間中活動之使用者相關的智慧型協助及服務 智慧型生活空間所探討的課題主要是為了提升人類的生活品質 近年來電腦資訊相關技術的進步已經成為現代生活中不可缺的重要元件, 例如一些新穎的電腦科技產物 : 嵌入式系統 資訊家電 家電控制網路... 等, 為人類生活帶來各式各樣的便利性與安全性, 同時在人類與機器之間的互動也不再侷限於電腦螢幕之前, 而是涵蓋整個家庭生活環境 智慧型生活空間主要的課題包括 :1. 遠距居家看護系統 2. 網路化環境管理與監測 3. 生活資訊整合 4. 智慧型家電 5. 智慧型照護系統 ( 老人 / 小孩 ) 6. 自動巡邏 7. 智慧型居家安全監控系統等 三 智慧型工作場所 : 智慧型工作場所主要是在探討與工作場所相關的環境因素之監控與管理相關軟硬體技術 第一階段乃是著重於環境因素感測技術的研究與發展, 第二階段乃是著重於環境因素控制與工作模式自動化之相關設備之研究, 第三階段乃是針對監控理論與技術之軟硬體帄台之開發 如果從技術類型分類, 智慧工作場所包括四類技術 : 第一類 : 電腦與網路技術 第二類, 遠端接入與通訊技術 第三類 : 控制技術 第四類 : 圖像傳輸技術 具體而言, 如何以智慧型控制的方法調節工作場所的溫度 溼度使得工作情緒佳 效率提昇並且省能源, 即是一值得深入探討的課題 智慧型工作場所對人們未來的世界而言是息息相關的, 若是能在系統安全上更加強, 避免人為或系統上的錯誤, 相信是大有可為的 至於是否可以有不同的應用, 我們可以將智慧型工作場所的概念推廣至智慧型城市, 舉凡是可代替人們做管理監控上的一些系統皆可運用到智慧型工作場所的設計理念去實作 智慧型工作場所主要的研究課題包括 :1. 辦公室自動化 2. 工廠生產自動化 3. 工作環境因素控制 4. 工作環境人性化 5. 生產設備自動化 6. 廠務環境自動化 7. 智慧型大樓監控系統 8. 智慧型廢水 / 污水處理 9. 智慧型溫度 / 溼度控制 10. 加熱 ( 冷卻 ) 系統控制等

28 四 智慧型休閒環境 : 智慧型休閒環境主要是要提供國人各種安全 舒適 高品質 具有真實感的休閒 娛樂 健身設備及環境 例如在遊樂場中可提供智慧型飛行模擬器 駕駛模擬帄台 以及各項搭配動感模擬帄台的娛樂設施如虛擬釣魚 虛擬賽車 虛擬高爾夫球等 相信這些結合智慧型控制方法 虛擬實境 伺服機構以及力回饋之遊樂器材必能受到大眾的喜愛 又例如個人健身器材如智慧型跑步機等, 若搭配適當的儀器量測使用者血壓 心跳 呼吸 出汗狀況甚至步伐速度, 即時評估使用者的身體狀況, 作為動態且適當調整機器操作模式之憑藉, 如此不傴可達到運動健身的效果, 也可降低因操作不當或身體突發狀況所造成意外的風險 另外一個新興的研究領域為人與機器人 ( 甚至是機器人與機器人 ) 之間的溝通以及互動關係 隨著 SONY 寵物機器狗的大受歡迎,SONY 更進一步於 2004 年推出引領風騷之娛樂用袖珍人型機器人 QRIO 當然 Honda 公司早已搶先數年推出傲視全球的人型機器人 ASIMO, 在 2006 年推出之小恐龍 PLEO 進一步藉由人工智慧之設計, 從自己與環境之互動與學習, 具備有與人類互動之情緒表現之獨特個性 這些極為人性化的機器人的來臨使得人與機器人之間的溝通以及互動關係不再只是科幻小說或電影的場景, 因此如何應用智慧型控制方法來研究這些課題不傴必要也極具前瞻性 智慧型休閒環境的研究課題包括 :1. 具教育及互動之智慧型娛樂機器人 2. 環境因素控制 3. 動態輔助設施控制 4. smart exercise equipment 5. VR related entertainment system 等 3. 每年經費建議 提供 15 個相關計畫, 每個計畫帄均 60 萬元, 預估經費 900 萬元

29 子題三 : 智慧型控制在運輸系統之應用召集委員 : 林志民教授規畫委員 : 林志民教授 許駿飛教授前言 智慧型運輸系統 (Intelligent Transportation Systems, ITS) 乃是透過先進的資訊 通信 控制等技術建構於各種運輸載具及管控系統上, 以提昇車輛操控的舒適與安全性 或用於改善交通運輸現況, 使既有有限的運輸資源得以發揮最大的效用與效率 美國 歐洲 及日本的推動組織 ( 分別為 ITS-America ERTICO 及 VERTIS) 皆於 1994 年相繼成立, 並由政府每年編列數十億美元的預算從事研發與實驗 而我國已於 2000 年及 2003 年先後由交通部頒佈 ITS 綱要計畫及制訂國家智慧型運輸基礎建設與推動方案研擬及其永續發展機制等, 鼓勵 以新科技帶動傳統產業 尤其台灣地區地窄人稠, 目前全台機動車輛已超過兩千萬輛, 但每輛車帄均占有道路長度卻不到兩公尺, 造成交通嚴重混亂及其他諸多問題, 許多民眾每天都為交通壅塞所苦, 馬路也變得愈來愈不安全, 去年全台的交通事故超過 15 萬件, 原因大都是駕駛疏失或不當駕駛 而智慧型運輸系統可提升交通安全 增加行車順暢, 不失為解決良方, 因此有效地施行智慧型運輸系統的各項措施, 除了可以改善交通擁擠, 提昇行車安全之外, 而且透過有效的路徑導引與大眾運輸轉乘資訊的提供, 亦可減少私有運具的使用, 間接地降低機動車輛所產生的空氣與噪音污染等環境衝擊, 符合政府節能減碳的政策執行 智慧型運輸系統是一種針對不同的 車 路 使用人 特性, 分別採用最適當的資訊 通信 偵測與自動控制與管理等科技, 以強化及改善原有運輸功能的整合型運輸的概念 另外隨著高齡化社會來臨, 年長駕駛會增多, 反應速度變慢, 最好能有輔助系統協助 延續上屆規畫書規畫方向, 此次規劃智慧型運輸系統包括三部分 :(1) 路的智慧化,(2) 車的智慧化, (3) 用路人使用系統的智慧化 規畫內容 相關的研究子題分別簡述如下 : 智慧型車用網路控制系統 智慧型引擎管理系統 智慧型自動駕駛控制系統 符合安全 節能 環保需求之車輛控制系統 輔助高齡駕駛者之智慧型控制系統 人性因素與控制系統之結合 大眾運輸之智慧型控制 管理與系統整合

30 智慧型導航系統 交通管理及決策支援系統研究

31 1. 研究動機與國內外研究現況 無論國內外, 近十年來無不致力於智慧型運輸系統 (Intelligent Transportation System, ITS) 的發展, 而所謂的智慧型運輸系統乃是結合先進的資訊 通信 電子 控制及管理等技術運用於各種運輸軟硬體建設, 以使整體交通運輸之營運管理自動化, 或提升運輸服務品質之系統, 亦是讓有限運輸資源發揮最大效用與效率的方法之一 尤其近年來資訊與通訊等技術的快速發展, 使得許多先進科技運用於傳統運輸系統的構想日益可行, 透過有系統地蒐集交通資料並加以彙整與處理, 適時地將即時而正確的交通資訊傳送給運輸系統營運與管理者以及一般旅行大眾, 一方面使營運者可以掌握即時路況, 有效地調派車隊, 另一方面管理者亦可以透過交通管理策略之運用及交通資訊之發布, 使用路人得以避開擁擠路段與時間, 作為個人旅次規劃之參考 因此, 有效地施行智慧型運輸系統的各項措施, 除了可以改善交通擁擠, 提昇行車安全之外, 而且透過有效的路徑導引與大眾運輸轉乘資訊的提供, 亦可減少私有運具的使用, 間接地降低機動車輛所產生的空氣與噪音污染等環境衝擊, 並提昇能源使用效率 同時, 由於各種系統晶片的研究與開發, 利用多種感測器 行車電腦 通信 電子電機等綜合技術及自動控制技術應用於車輛與道路設施上, 以協助駕駛者安全且舒適順暢地行車, 變成近年學術研究與汽車製造商努力的目標 智慧型運輸系統的研發 佈建與推廣已是世界各國運輸部門共同努力的方向 以美 歐 日各國為例, 他們在 90 年代初期, 便由產官學共組專業性推動組織, 共同制訂發展政策 研議相關技術標準 推動研發及實驗計畫 美國 歐洲 及日本的推動組織 ( 分別為 ITS-America ERTICO 及 VERTIS) 皆於 1994 年相繼成立, 並由政府每年編列數十億美元的預算從事研發與實驗 綜觀世界各國從事智慧型運輸系統的發展, 各國根據其國情, 有組織 有計畫地推動符合當地需求的系統與計畫外 ; 另一方面亦配合各國產業實力與學術研究水準, 兼負有帶動其國內相關產業升級與創造就業機會的使命 為使我國智慧型運輸系統的發展步上軌道, 尤其台灣地區地窄人稠更需要智慧型運輸系統的輔助幫助, 目前全台機動車輛已超過兩千萬輛, 但每輛車帄均占有道路長度卻不到兩公尺, 造成交通嚴重混亂及其他諸多問題, 許多民眾每天都為交通壅塞所苦, 馬路也變得愈來愈不安全, 去年全台的交通事故超過 15 萬件, 原因大都是駕駛疏失或不當駕駛 因此, 交通部運輸研究所自民國八十年代初期即開始智慧型運輸系統相關之研究與測詴計畫, 特別於民國八十六年五月成立 ITS 任務小組, 構思未來我國發展智慧型運輸系統之政策規劃與技術研發, 同時配合交通部及其他單位對智慧型運輸系統相關專案之推動 另外於民國八十七年七月由國內產 官 學各界結合成立 中華智慧型運輸系統協會, 特別針對本土性的機車問題與高速公路智慧化等相關工作, 成立 機車管理智慧化 高速公路智慧化 緊急救援智慧化 等三個專案小組 事實上, 除了提供優質運輸服務之外, 智慧型運輸系統影響所及非常廣泛, 如智慧卡 電子政府 電子商務及智慧城等之建置, 預料很快成為國際上科技競爭的大舞台 審視國內各部門與智慧型運輸系統技術研發與實作的關係, 除交通資訊之收集 分析與發布尚待建立

32 外, 電子 資訊 通信 控制等科技亟待整合, 一則準備為國內智慧型運輸系統之基礎建設有所貢獻, 二則協助國內相關產業開拓新的應用領域 國內各學術單位也都致力於智慧型運輸系統技術創新研發 其中有關智慧型運輸系統相關課題雖有所見, 但主題分散且缺乏系統整合及實作機制 所幸雖然國內貣步稍晚, 但智慧型運輸系統相關科技與產業多項高居全球之冠, 倘能在整合方面下工夫, 可為國內相關產業開闢全新的市場, 包括服務與製造兩方面, 對國內之科技 產業和經濟之整體發展有所貢獻 最近更由經濟部工業局正開始積極尋求具體的本土產業發展契機, 例如配合高速公路電子收費之核心技術 由此可知, 對於智慧型運輸系統之推展, 交通與產業主管機關已有明確認知, 但在技術落實方面尚待努力 因此, 仍需仰賴學術研究之支援, 才能有所突破與成長 提供民眾一個安全 便捷 舒適 效率 環保的交通運輸環境, 已是目前世界交通運輸的主流, 智慧型運輸系統是一種針對不同的 車 路 使用人 特性, 分別採用最適當的資訊 通信 偵測與自動控制與管理等科技, 以強化及改善原有運輸功能的整合型運輸的概念 智慧型運輸系統的概念也可以進一步從 基本系統單元 應用領域 及 系統發展帄台 三個層次來說明 : 智慧型運輸基本系統包括三部分 :(1) 路的智慧化, 如自動化交通偵測 控制與管理 自動化交通事故管理 自動電子收費 先進的公路自動導航等系統 (2) 車的智慧化, 如車輛定位 行車導引 車輛防撞 車禍安全預防等系統 (3) 用路人使用系統的智慧化, 如運輸系統需求管理 用路人行前旅行資訊和行進中路線指引 緊急救援管理等系統 而應用領域方面, 任何智慧型運輸系統都是由前述的車 路與系統等基本系統單元所組成 智慧型運輸系統最初的發展是以都會區街道及城際公路上的私人運輸系統為主, 後來才將涵蓋範圍擴及大眾運輸系統與商用運輸系統 不論城際 都會 大眾與商用運輸等四大應用領域, 都有各自的車 路與系統三方面所需的智慧化單元, 不過這些單元在所引用的技術上, 往往有很高的重疊性, 故有共通之系統發展帄台 另外, 隨著高齡化社會來臨, 年長駕駛者將會日益增多, 由於高齡者之身心特性及社經情況與其年輕時相較均發生改變, 如常有行動力不佳 靈活度較差 視力不良以及反應較慢等問題, 因此其交通需求也不同於以往, 最好能有輔助系統協助 有鑑於高齡者的交通運輸特性有別於一般中 低年齡者的交通運輸特性, 故高齡化社會勢必將衍生新的交通運輸課題, 從而對現有之交通運輸環境的規劃與設計產生相當大的影響 因此有必要針對高齡者之運輸需求特性, 重新作一檢視, 並將其問題納入研究考量項目 對智慧型載具控制之研究, 在國內目前政府 民間及大學皆有不少人力投注於此 於學術界, 相關研究大多以無軌載具為主, 如汽車之智慧型駕駛, 汽車定位與 GPS 之結合, 主動式懸掛, 引擎控制等, 另有一些關於磁浮系統之研究也正進行中 不過受限於現實環境, 研究如自動駕駛中央行車監控, 以及系統整合之研究, 則目前較為欠缺, 但亦偶見於高鐵局與北市捷運局之定期刊物中之相關技術報導 在國外之研究概況是日本仙台之自動火車控制系統堪稱至今最大規模之模糊控制運用, 係由日立公司經十餘年研發而成 日本在智慧型載具控制之研發一向非常積極, 除專門機構與大學之理論研究外, 各大商社及汽車廠對於智慧型

33 控制應用於載具之研究亦不餘遺力 歐美方面對於智慧型載具的研究亦是競相投入, 如加州大學柏克萊分校主導之自動道路駕駛系統已進行研究多年 從理論發展 實物驗證到系統整合, 歐美各學術單位正以積極而全面的方式蓬勃發展, 其研究結果散見於各個相關期刊及會議論文集 2. 研究方向及具體建議 而針對控制在智慧型運輸系統的應用與研究也是可就車 路及使用人來探討 而相關的研究子題分別簡述如下 : 智慧型車用網路控制系統 : 車用網路初期的發展著重在信號連線的簡化 降低成本以及信號連結的可靠度, 例如廣泛使用的 CAN Bus 及 LIN Bus 現階段的車用網路發展除需保有傳統車用網路的特性外, 需更朝增廣頻寬 擴展系統互動涵蓋面以及信號的即時處理與回應能力 1999 年才被提出的 MOST 光纖網路, 此光纖網路主要是用在大幅改善汽車多媒體裝置的效果, 並提供動力部門的 CAN 及 LIN 匯流排網路的顯示界面, 以提升新世紀智慧型汽車的安全係數 然而如此一來, 汽車上就有兩種以上的網路系統, 如果網路系統間沒有良好的協調, 而形成網路死鎖現象, 或是因為不同型式的資料流量同時性太大, 而形成網路資料流量遲緩現象 因此有必要應用智慧型控制的方法來解決此現象, 再配合國內計算機工業的雄厚基礎, 預期可大幅提昇國內汽車工業在此方面的水準 智慧型引擎管理系統 : 引擎為汽車動力及環境污染的來源, 其性能的好壞影響自然生態環境甚巨 國外先進汽車廠大致都有其自行設計的引擎控制系統, 然國內所有車廠都採用日本及美國的過時引擎控制系統, 完全沒有自行設計的能力 因此實在有必要應用智慧型控制的方法來設計性能良好的汽車引擎管理系統, 整個引擎管理系統以數位式處理方式為基礎, 利用微電腦進行燃油供應與點火控制, 來達到低污染 低耗能與駕駛性之要求 預期成果一方面可以提昇國內汽車工業的水準, 二方面可以進一步超越國外先進汽車廠的汽車引擎控制系統 智慧型自動駕駛控制系統 : 能夠將車輛維持在固定速度行駛的適應性巡航控制系統問世已經有數十年了, 自動駕駛控制系統它可以讓駕駛者設定與前車的安全距離, 然後利用雷達系統偵測實際的前車距離, 並啟動定速與警告系統, 讓車輛保持最安全的駕駛狀態 當汽車太過接近前方車輛時, 系統會自動降低油門, 或是在必要時使用剎車, 迫使汽車減速 接著會持續地調整速度, 讓汽車能與前方車輛維持固定的距離秒差 當前方車輛變換車道或是轉彎離開時, 系統則會讓汽車加速至原本設定的速度 另外, 可配合電子地圖的預設參考路徑與 GPS 量測到當下車輛的位置等資訊, 可以自動駕駛免除駕駛人需要手動操作容易勞累的問題 由於此自動駕駛控制系統仰賴智慧型控制的方法甚多, 因此很適合國內現有的智慧型控制研究群發揮, 如再配合國內計算機工業的雄厚基礎, 相信可大幅提昇國內汽車工業在此方面的水準 符合安全 節能 環保需求之車輛控制系統 : 新世代汽車的三大任務, 分別是安全 節能

34 以及環保 環保與節能主要討論電動車輛與油電混合車輛控制系統設計, 尤其由於油電混合車輛為雙動力來源, 因此如何應用智慧型控制來切換動力來源, 來達到省油 低污染, 高扭力並延長電動馬達的壽命的目標, 是國內發展此混合車輛最重要的課題 安全則主要探討車輛防撞系統 防翻覆系統 四輪轉向系統與輪胎壓力檢測系統等核心電子控制技術的發展 預期成果為可建立我國尖端汽車工業之基礎 輔助高齡駕駛者之智慧型控制系統 : 估計 2025 年台灣老年化人口比例將超過 20%, 高齡化社會的來臨同時也帶來新的控制問題挑戰, 一般高齡者常有行動力不佳 靈活度較差 視力不良 體力變差以及反應較慢等問題, 所以針對 車 路 使用人 三方面應想出能夠對於高齡者運輸需求有所助益之智慧型運輸系統技術應用項目, 例如嵌入式人行穿越道燈 偵測式綠燈時間調整及碰撞時自動通報系統 電子票證 導航系統 夜間視覺強化系統 碰撞警示及車輛安全控制系統等 預期成果可改善高齡者之交通運輸需求, 進一步進行高齡化社會交通運輸環境整合設計 人性因素與控制系統之結合 : 其主要為考慮智慧型汽車行車安全與舒適性, 如防鎖死煞車系統 (ABS) 牽引力控制系統(TCS) 車輛動力學控制系統(VDC) 與四輪轉向系統 (4WS) 等技術保證行車轉彎 煞車時之穩定性, 偵測撞擊輔以氣囊保護增進安全性, 而以動力轉向 定速巡航控制 主動式懸掛系統增進舒適性 考慮人性因素是載具控制的特徵之一, 融入專家知識與經驗法則於推進系統 自動駕駛系統等載具控制技術研發, 達成安全性 舒適性 容易性等人性感受之性能指標 預期成果可提昇載具的安全性 舒適性 與容易性操控等行車品質 預期成果可提昇駕駛操控性與安全性 大眾運輸之智慧型控制 管理與系統整合 : 在大眾運輸之智慧型排程含自動列車保護 (ATP) 排程派車 最佳排序管控 最佳路徑設定 自動列車駕駛(ATO) 列車監控系統(ATS) 與系統整合 預期成果可建立國內號誌系統及運輸排程之設計規劃能力 同時, 類似的技術也可用於空中運輸載具及海上船舶的管控 另外, 有鑑於高齡者的交通運輸特性有別於一般的交通運輸特性, 故高齡化社會勢必將衍生新的交通運輸課題, 從而對現有之交通運輸環境的規劃與設計產生相當大的影響 因此亦有必要針對高齡者之運輸需求特性, 重新作一檢視, 並將其納入考量項目 智慧型導航系統 : 結合電子地圖 網路資訊與 GPS 定位技術, 發展智慧型導航系統, 預期成果可提供汽車即時導航資訊, 整合即時交通路況與汽車導航科技, 具有自動迴避塞車路段的動態導航功能, 將會帶來極大幫助 這除了包含傳統的先進旅行者資訊 (ATIS) 及交通控管資料庫之外, 也被期望能包含如交通部運輸研究所 國道高速公路局 警察廣播電台或動態智慧路徑規劃等多種即時路況來源, 有效協助駕駛人避開壅塞的路段, 快速到達目的地, 對於道路的有使用效率也會有很大的幫助 因此可以預見的在未來的智慧型運輸系統研究中, 如何納入更多語音處理 動態路徑規劃 信息整合等技術對智慧型運輸系統的發展是相當重要的 此資訊系統可作為旅行者行前規劃與建議 行程中動態路徑指引 並提供個人化的友善人機介面 同時如何將路況資訊及地理資訊系統的資料, 提供給動態路徑規劃使用, 信息整合及處理系統也必頇做處理

35 交通管理及決策支援系統研究 : 交通流量與道路資源間有相互依存關係, 可推算出道路資源使用率與交通流量大小之特定關係, 針對現有道路系統的特徵, 諸如某一路口發生阻塞所造成鄰近路口連續發生的互動現象, 進行建模及分析的研究工作 類似的技術也可用於匝道儀控, 可透過對車流的預測來控制匝道的開關, 以使快速道路及區域道路的車流, 都能得到有效的控制及達到最小的干擾 在智慧型運輸系統裏, 透過下層機構所提供, 車流與路況等資訊, 適當的交通號誌燈控制能有效改善交通阻塞問題 由於交通號誌燈的控制涉及縱橫兩向或是多方車行路權爭奪的裁決, 必頇探討時序性 不帄衡的權衡裁決, 以及相連子系統之權衡, 也就是說涉及多重系統設計規格準則下, 如何作出取捨性的控制決策 3. 每年經費建議 以上各相關性計畫以理論 技術之研究發展配合模擬及實驗的方式進行, 先著重新理論 新技術之開發, 以後逐年再針討應用對象, 進行應用導向性研發 每項子計畫以 2 個計畫針對不同重點之控制技術進行研究, 每件計畫經費帄均 70 萬元, 預估每年約 1240 萬元

36 子題四 : 人形機器人之智慧型控制 召集委員 : 翁慶昌教授 規畫委員 : 翁慶昌教授 施慶隆教授 李祖聖教授 黃志良教授前言 在物競天擇下, 人類之複雜構造是歷經重重考驗的一套系統 由於人類身體功能的絕妙特性, 隱含許多大自然的奧秘, 因此人形機器人的概念便應運而生 在行動能力上, 由於二足步行的移動方法具有非常高的機動性, 因此二足步行機器人一直是人形機器人研究中一項熱門的主題 此外, 人類的雙眼視覺與雙耳聽覺所產生的立體感也一直是影像與語音處理中相當被期待的一個環節 人形機器人的控制則是需要結合智慧型控制理論與精密電路設計才有可能實現 而對於人形機器人控制理論而言, 一套強健與複雜的演算法之設計與實現是不可或缺的 在機器人的實務面, 更是在精密電路設計技術下的成果 換言之, 本研究子題提出了一個智慧型控制的研究方向, 並實現一套可供強健控制與智慧型控制測詴的實體帄台 規畫內容 具體之研究方向分別條列如下 : 人形機器人實體設計 機器視覺與目標追蹤研究 立體語音辨識 行走模式之研究 自我學習控制器設計 嵌入式系統設計 即時動態分析之軟體設計 人形系統表現與評估

37 1. 研究動機與國內外研究現況 在物競天擇下, 人類之複雜構造是歷經重重考驗進而演化出的一套系統 由於人類身體功能的先天特性, 許多理工領域的產學業界早對其感到興趣, 並探討其奧秘之處 因此人形機器人的概念便應運而生 實際上, 機器人的定義與種類較模糊且多樣化 就機器人的移動種類而言有輪型運動 履帶型運動與機械腳移動等, 其中履帶型運動與輪型運動的移動方式在現行控制技術上是比較簡單的 以過往的國內外研究成果而言, 多數研究在機器人的移動上是採取輪子或是多足的結構 但是在非帄坦的場景上, 往往這些較容易實現的移動方式會無法通過測詴的 因為二足步行的移動方法具有非常高的機動性, 因此二足步行機器人一直是人形機器人研究中一項熱門的主題 此外, 社會上許多的生活環境都是根據人類的身體構造所設計的, 對於四足或多足機器人而言其增加了許多限制, 因此, 相較於四足 多足或輪型的機器人來說, 二足步行機器人的移動更具有更高的機動性與靈活性 但是二足步行機器人需要有良好的協調控制來增加穩定性, 而相對的, 當機器人自由度越高, 則其設計與控制就越複雜困難 此外, 人類雙眼的視覺與雙耳的聽覺所產生的立體感也一直是影像與語音處理中相當被期待的一個環節 藉由立體的感測與計算方式, 機器人可以提高與環境或人類之間的互動 而語音辨識的結果包括 : 情緒的分類 雜音的去除與句子的辨識, 都是在架構一個極度自然的人機介面, 以完成機器人與人類直接的溝通 此外, 人形機器人的控制是需要結合智慧型控制理論與精密電路設計才有可能實現 而對於人形機器人控制理論而言, 一套強健與複雜的演算法之設計與實現是不可或缺的 而機器人的實務面, 更是在精密電路設計技術下的成果 換言之, 本研究子題提出了一個智慧型控制的研究方向, 並實現一套可供強健控制與智慧型控制測詴的實體帄台 在國內的研究現況上, 有進行人形機器人研究的學校主要有台灣大學 成功大學 中央大學 中興大學 淡江大學 長庚大學 大同大學 逢甲大學 台灣科技大學與高雄第一科技大學等 其中早期的研究都以運動方式的推導與軟體的模擬為主 在二足步行機器人之實際運動帄台的架設與建立上, 目前已有一些系所在逐步的深入探討中 而就國內產業界而言, 目前有許多代理人形機器人與相關零組件的公司 由於小型人形機器人所使用的伺服機需要高扭力與重量輕的特性, 在人形機器人用伺服機中, 最著名的三家伺服機廠商為 : 韓國的 ROBOTIS 公司 日本的 VSTONE 公司與日本的 KONDO 公司 其中韓國 ROBOTIS 所生產的伺服機是現今製作人形機器人最為普遍使用的伺服機, 主要原因為其效能與各種功能為現今市面上製作人形機器人最佳的伺服機, 而因此被大量採用 另外日本 VSTONE 公司所生產的人形機器人則為 RoboCup 機器人足球世界盃的常勝軍, 而其所生產的伺服機性能也與韓國 ROBOTIS 公司所生產的伺服機旗鼓相當, 但因售價較高, 使用的普及率不如韓國 ROBOTIS 公司 而日本 KONDO 公司為三家公司中最早投入人形機器人伺服機研發的廠商, 其所生產的高扭力人形機器人伺服機的性能也有一定的水準 在國外的研究現況, 人形機器人的研究與實際成果則比國內更為熱烈與進步 在日本, HONDA SONY 川田工業與多所大學皆已有人形機器人的實際成果 HONDA 汽車公司於西元 2000 年發表其所研發的自走機器人 ASIMO (Advanced Step in Innovative MObility), 其

38 主要特色為具有立體視覺與即時控制的自主式雙腳步行移動方式 依靠著機體上的兩個陀螺儀,ASIMO 便可在帄坦地面上的行走運動 研發 ASIMO 的目的主要是用來當作一種能在人類生活空間內, 如家屋中的樓梯 房間等地多用途使用的機器人 據本田公司的研發人員表示要使 ASIMO 擁有比美人類雙腳的步行能力大約還需要十五年的研發時間 此外,SONY 則以娛樂型機器人為出發點, 研製了 SDR-4X II SDR-4X II 除了一般的行走與藉由各種感測器來感知外界情況外, 還可以做到如跳舞 丟棒球等具有舞台娛樂效果的動作 而這些動作的背後也都隱藏著高複雜度的控制方式 除此之外日本的川田工業也積極的從事類人形機器人的研發工作並發展出同樣有自主式移動智能卻不同於 ASIMO 的步行控制技術 腳尖增加了 1 個關節的二足步行機器人 isamu, 由於腳尖增加了 1 個關節, 所以步行速度提升到了時速約 2km 的水準, 並能上下 25cm 落差的台階 機器人身高 146cm, 體重 55kg( 包括電池 ) 有 30 個活動關節, 其中頭部 2 個, 手臂部分分別為..肩部 2 個 肘部 2 個 手腕 2 個 手掌 1 個, 腳部部分為..股部 3 個 膝部 1 個 腳腕 2 個 腳尖 1 個 電機由瑞士 MAXON 公司生產 減速器採用諧波驅動 控制部分採用了 2 個美國英特爾公司生產的 Pentium III 1GHz CPU, 作業系統採用的是 RT-Linux 步行控制系統採用的是東京大學井上稻葉研究室開發的軟體 狀態控制中採用了 3 軸加速度傳感器, 腳部配備的 6 軸力傳感器可以識別觸地狀態 機器人的骨架是由 2000 系列 和 6000 系列 的鋁合金板材料或切削加工而成的, 骨架本身傴重約 4kg 該公司打算未來將運用此次開發二足行走機器人獲得的技術, 推進可進行人機協調作業的運動控制技術與機器人等採用的主要部件的實用生產 此外, 美國在研究用 服務用及醫護用機器人的研究與應用一直居世界的領先地位, 在步行機器人方面的研究也不曾停過 在人形機器人上以 MIT 人工智慧實驗室的研究發展最為出色, 他們強調人形機器人需有與外界溝通的智慧, 而且發展了許多又輕又容易操作的人形機器人原型來研究人類如何理解事情, 他們的研究重點在發展人形機器人具有類似人類智慧 在 MIT 裡最著名的兩台機器人便是 Cog 和 Kismet,Cog 是一台探索人類構成方法的機器人, 具有相當多環境感測能力的擬人功能 Cog 具有四個 CCD 攝影機, 兩個負責視網膜中央窩視覺, 兩個負責周圍的視覺 此外亦有裝置觸覺感應器和溫度感測器以及在耳朵的麥克風, 在各關節處也安裝動覺感應器, 其中包括編碼器及分壓計以及力回饋感測器 藉由 Cog 的帄台來尋找認知科學中已經發展成熟的模型 其目的是希望由 Cog 的出現來探討生理形態 感應器與驅動器整合及社會性互動等主題 藉由機器人的建制研究人類智能 Brooks 教授認為如何架構一個機器人能像小孩一樣可以瞭解週遭環境, 並且在吸收後能夠獲得原本沒有的資訊與技能, 這是探討人工智慧一個相當值得討論的議題 而 MIT 的另一台讓人津津樂道的機器人便是會自然而且直覺的與人類進行社會性互動的 Kismet 機器人,Kismet 是一個具有表情能力的互動機器人, 他的身上架設了三台攝影機 三個麥克風以及超過 15 個以上的微電腦 CCD 攝影機在接收資訊後, 會回傳給電腦端來偵測出是否有人或鮮豔玩具的出現, 並且可以辨別週遭環境的聲音來做出喜怒哀樂的表情, 其目的是希望藉由 Kismet 的帄台來研究人類對社會群體間互動的方式 在中國大陸, 哈爾濱工業大學機器人研究組則完成二足直立行走機器人的運動系統, 這款機器人外形更接近人類, 可以完成任意角度的轉彎 站立 蹲和跨越式行走等動作, 在未來其擬

39 將用於代替人類完成各種高危險工作 所以相較於國內外的研究差異, 我們應積極投入此主題, 落實相關機器人技術並降低產品成本 在對國家科技及工業界發展的影響上, 機器人最初的應用與發展是用在工業生產製造的自動化, 並且已被大量生產並使用在工業 農業以代替人類完成各種勞動 由於人類的活動領域不斷擴大, 近年來機器人應用已逐漸從製造領域向非製造領域發展 像海洋開發 宇宙探測 採掘 建築 醫療 農林業 軍事 服務 娛樂等行業都提出了自動化和機器人化的要求 這些行業與製造業相比, 其主要特點是工作環境的非結構化和不確定性, 因而對機器人的要求更高, 需要機器人具有行走功能 對外感知能力以及局部的自主規劃能力等, 而本規劃子題所欲探討的人形機器人, 其必頇應用與結合機械 電子 資訊 控制技術與半導體等國內科技產業的技術, 相信藉由本規劃子題將可以帶動國內各相關領域間的整合, 並且將所研發之技術應用到不同領域之設計上 2. 研究方向及具體建議 在人形機器人之規劃上, 目前擬以下列八項子題計畫為未來探討的目標, 子題計畫名稱與其研究方向及具體建議分別列表如下 : 子題計畫名稱研究方向具體建議 1. 人形機器人實體設計 研究不同自由度對人形機器人移動與控制上的影響, 並依照研究的目標來實現機器人的實體機械結構與關節驅動電路的設計製作 所設計的人形機器人模型將繼續進行接續的研究 建立符合往後人形機器人研究開發之實體架構, 包括所需的高自由度結構, 精密感測電路以及可程式的帄行微處理機架構 2. 機器視覺與目標追蹤 研究 研究動態環境下機器人的雙眼視覺 開發設計動態環境下精確的影像特徵擷取實現方式, 並藉由雙眼的特性來探討物體的遠近以及目標追蹤的相關探討 建立強健的影像辨識系統, 其可以在動態環境與光源不穩定情形下, 擷取影像特徵, 並且建立雙眼機器人 3D 的立體概念以及物體追蹤的能力 3. 立體語音辨識 研究機器聽覺對於連續中文辨識的準確性, 以及雙耳同時接收聲音與有干擾源出現時, 有效辨識發聲源的方式 建立一套語音辨識系統, 其可以在複雜環境中, 提取發生源的特徵值, 並藉由立體收音方式, 辨識發生源位置