本論文設計模糊控制器來控制小型人形機器人的手臂，讓視覺自主人形機器人可以完成「FIRA世界盃機器人足球賽：人形機器人組(HuroCup)」之籃球(Basketball)競賽項目，所提的方法可以加快與提高機器人投籃的完成速度與準確度。本論文主要有2個部分：(1)基因演算法(Genetic Algorithm)與(2)手臂控制器的設計與實現。在基因演算法方面，本論文使用基因演算法來模擬機器人投球動作，找尋影響投球距離重要的關係因素，確定以肩關節伺服機速度做為手臂控制器的控制輸出。在手臂控制器的設計與實現上，本論文設計一個兩輸入一輸出的模糊系統，兩個輸入分別為視覺系統所量測的距離以及伺服機驅動電壓，輸出為肩關節伺服機速度，此模糊系統會根據視覺系統所量測的距離以及目前伺服機驅動電壓輸入的大小決定出一個肩關節伺服機的速度。從實驗結果可知，所提的方法確實可以加快與提高機器人投籃的完成速度與投籃命中率。

In this thesis, an arm controller of the humanoid robot based on the fuzzy controller is designed to speed up the motion and improve the shot accuracy for the basketball category in Humanoid Robot Cup (HuroCup) of FIRA World Cup Robot Soccer. There are two main parts: (1) Genetic Algorithm (GA) and (2) arm controller. The shot motion is simulated in GA to find the key joint, shoulder joint, which influences the shoot distance the most. The rotation speed of the shoulder joint is used as the controller output. In the design and implementation of the arm controller, a two-input-and-one-output fuzzy controller is implemented. The inputs of the fuzzy system are the distance between the robot and the basket obtained by the image system and the input voltage of the shoulder joint. The output of the fuzzy system is the rotation speed of the shoulder joint. The proposed fuzzy system determines the rotation speed based on the distance and the input voltage. From the experiment results, we can see that the effectiveness of the proposed design method.

目錄
中文摘要	I
英文摘要	II
目錄	III
圖目錄	VI
表目錄	IX
第一章　序論	1
1.1　研究背景	1
1.2　研究動機及目的	2
1.3　本論文之架構	3
第二章　人形機器人系統架構設計	5
2.1　機構設計	5
2.1.1　投籃競賽項目歷代機構演進	5
2.1.2　設計理念	7
2.1.3　人形機器人手部機構設計	9
2.2　運動控制核心設計	12
2.2.1　IPC溝通模組	13
2.2.2　資料分析模組	14
2.2.3　Flash存取模組	15
2.2.4　動作執行模組	16
2.2.5　伺服機控制系統模組	18
2.3　硬體電路設計	21
2.3.1　人形機器人之運動控制板	23
2.3.2　人形機器人之周邊電路設計	25
2.4　影像策略設計	26
2.5　人機介面設計	28
第三章　模擬器設計與實現	31
3.1　基因演算法介紹	31
3.1.1　基因演算法基本架構	31
3.1.2　基因演算法運算過程	32
3.2　伺服基角度、速度與距離關係式	36
3.3　模擬器設計	42
第四章　手臂控制器設計與實現	47
4.1　模糊理論介紹	47
4.2　模糊系統輸入選取與定義	49
4.2.1　距離	49
4.2.2　電壓	52
4.3　模糊系統輸出選取與定義	54
4.4　投籃行為模糊決策系統	54
第五章　實驗結果	59
第六章　結論與未來展望	63
參考文獻	64
 
圖目錄
圖1.1、投籃競賽比賽場地	3
圖2.1、人形機器人之SolidWorks模型圖：（a）等角圖、（b）前視圖	9
圖2.2、手部自由度及伺服機規劃圖	10
圖2.3、(a)手臂改良設計圖(b)手掌改良設計圖	11
圖2.4、FPGA系統圖	12
圖2.5、IPC溝通模組圖	14
圖2.6、資料分析模組圖	15
圖2.7、動作執行模組讀取Flash 資料過程示意圖	17
圖2.8、動作執行模組示意圖	17
圖2.9、伺服機控制系統流程圖	19
圖2.10、伺服機控制系統模組圖	20
圖2.11、TKU Board單板電腦	21
圖2.12、TKU Board之I/O PORT	23
圖2.13、FPGA板	24
圖2.14、轉接電路板：（a）正面、（b）反面	26
圖2.15、本論文之人機介面	28
圖2.16介面各資訊關係數狀圖	30
圖3.1、基因演算法基本架構圖	32
圖3.2、複製運算子示意圖	33
圖3.3、單點交配示意圖	34
圖3.4、兩點交配示意圖	35
圖3.5、均勻交配示意圖	35
圖3.6、突變運算示意圖	36
圖3.7、手臂伺服機示意圖	37
圖3.8、執行完投球動作手臂示意圖	37
圖3.9、揮臂示意圖	38
圖3.10、肩關節角度及速度相對於距離關係圖	40
圖3.11、腕關節角度及速度相對於距離關係圖	40
圖3.12、肩關節角度及腕關節角度相對於距離關係圖	41
圖3.13、肩關節速度及腕關節速度相對於距離關係圖	41
圖3.14、模擬器流程圖	43
圖3.15、(a) 機器人投球準備模擬圖(b) 目標60公分模擬圖(c) 目標65公分模擬圖(d) 目標70公分模擬圖(e) 目標75公分模擬圖(f) 目標80公分模擬圖(g) 目標85公分模擬圖(h)目標90公分模擬圖	45
圖3.16、模擬關係圖	46
圖4.1、模糊系統基本架構圖	47
圖4.2、機器人視角表示	50
圖4.3、可能投球位置表示	51
圖4.4、ADC0834實體圖	53
圖4.5、ADC0834腳位示意圖	53
圖4.6、機器人肩關節速度之行為決策的歸屬函數	58
圖5.1、位於60公分處機器人實際投籃情況	60
圖5.2、位於65公分處機器人實際投籃情況	61
圖5.3、位於70公分處機器人實際投籃情況	61
圖5.4、位於75公分處機器人實際投籃情況	61
圖5.5、位於80公分處機器人實際投籃情況	62
圖5.6、位於85公分處機器人實際投籃情況	62
圖5.7、位於90公分處機器人實際投籃情況	62
 
表目錄
表2.1、歷代機構比較表	6
表2.2、歷代手部機構比較表	7
表2.3、RX-28、AX-18伺服機規格表	10
表2.4、資料封包格式	15
表2.5、TKU Board單板電腦之系統規格	22
表2.6、FPGA運動控制板之系統規格	25
表4.1、不同時段實際距離與測量距離比較	52
表4.2、輸入電壓值與輸出數位訊號比較	53
表4.3、模糊規則庫	57
表5.1、投籃行為於舊型系統數據測試	59
表5.2、投籃行為於新型系統數據測試	60

[1]	D.E. Goldberg, Genetic Algorithms in Search Optimization, and Machine Learning, Addison-Wesley 1989.
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[5]	劉盛輝，結合式模糊控制器之設計，淡江大學資訊工程學系碩士論文，民83。
[6]	黃柄圻，適應模糊控制系統之設計，淡江大學電機工程學系碩士論文，民86。
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