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實現基於機器學習之機器手臂路徑規劃

為了解決yolo label格式的問題，作者王俊傑 這樣論述：

本論文結合視覺物件辨識、路徑規劃與控制模擬智慧工廠虛實整合的系統。目的是通過算法實現對工廠環境的適應性，進而完成客製化的工作需求堆疊擺放物件。本論文研究分成三部分，第一部分物件辨識系統使用YOLO(You Only Look Once)來訓練要夾取之物件，完成後辨識工作區的物件種類以及取得物件位置並將物件的資料傳送給電腦端進行計算。第二部分為避障路徑規劃針對機器手臂工作環境來設計演算法來完成迴避障礙物、並且客製化堆疊擺放等路徑規劃並輸出效率最佳的夾取路徑來完成夾取任務。第三部分聯網通訊使用Modbus套件以分享器建立網域連接手臂控制器以及傳遞資料訊息並將目標資料傳遞給電腦端進行路徑規劃。最終

整合並實驗來證實本研究的系統是否能依照要求來達成完成指定的物件擺放狀態並進行路徑規劃，有效率的避開障礙完成任務。