輪型機器人的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

輕課程 micro:bit與iMoto BitRacer智慧車完美結合線迷宮競賽-使用MakeCode程式設計-最新版-附MOSME行動學習一點通：診斷．評量．影音．擴增．加值

為了解決輪型機器人的問題，作者蘇景暉,林立中 這樣論述：

　　本書希望透過BitRacer、micro:bit微型電腦以及MakeCode積木程式的撰寫環境，完成以下輪型機器人的學習目標： 　　1.學會以程式控制 BitRacer 輪型機器人上的彩色LED燈、蜂鳴器、紅外線感測器以及運動控制等。 　　2.藉由紅外線感測器對於紅外線反射量的類比讀值，熟悉使用權重，或是內差演算法，及其對應的程式，精確估測賽道相對於BitRacer輪型機器人中心線的位置。 　　3.熟悉如何使用BitRacer中心線與賽道間的誤差數值，以及比例差分回授控制的程式實現和調校方法，達成BitRacer輪型機器人，快速而平順的循線運動。 　　4.藉由超

音波感測器偵測與障礙物間的距離，練習循線與避障兩種不同運動方式控制程式的整合。 　　5.學習並且理解樹狀線迷宮搜尋終點，以及找出起點到終點間最短路徑的方法。再將它實現在micro:bit微型電腦的程式中，藉此來控制BitRacer輪型機器人在任意的樹狀線迷宮中，自主的找到終點與最短路徑。  

機電整合控制：多軸運動設計與應用(第六版)(附部分內容光碟)

為了解決輪型機器人的問題，作者施慶隆,李文猶 這樣論述：

　　此書之目的即在提供機電整合及機器人系統之運動控制的基本工作原理、理論分析、設計與應用實例及實驗結果等資料。 　　由於資訊化功能、網路通訊功能、以及人機介面圖像化等需求愈來愈殷切，使得網際網路的持續發展必將在自動化產業上扮演更重要的角色。機構組件網路化的機電系統整合更是一個值得關注的發展潮流。應用網際網路的技術，將可提昇產品的附加價值與提高產品的競爭優勢。另外值得一提的是電腦視覺與影像處理技術的持續發展勢必在未來自動化產品上扮演更智慧、更重要的角色。整合高速電腦視覺處理的機電整合及機器人系統更是一值得關注的發展潮流。 　　本書共二十六章依各章之性質將全書分為三篇：基本

原理篇、機械臂原理篇及運動控制應用實例篇。第一部份基本原理篇中共包含有五章，它可作為多軸運動控制的入門知識。第二部份為多軸機械臂運動控制的基礎理論介紹。最後第三部份應用實例篇共有十二章，分別介紹六個運動控制系統的完整實例。為了全書內容的完整性，於本書附錄中詳細介紹運動控制系統常用之機電介面。 本書特色 　　1.本書以實用的基本理論為基礎，以深入淺出的方式介紹機電整合系統多軸運動控制的基本知識與原理。 　　2.本書闡述機械臂及機器人的基本工作原理，其內容可加強機電整合系統之理論基礎。 　　3.本書涵蓋運動控制器設計與製作實例，諸如多軸伺服馬達運動控制系統、半導體設備控制系統、機械臂自動鑽

骨控制系統以及機器人系統設計等。

車道辨識之卷積神經網路架構設計

為了解決輪型機器人的問題，作者黃孟涵 這樣論述：

本論文設計並實作一款應用於車道辨識之卷積神經網路 (Convolutional neural network, CNN) 模型。首先，製作了一台架設160度廣角相機之輪型機器人，並分別使用手動及無線搖桿二種方式，控制輪型機器人在車道場地上行走在不同的位置上同時拍攝照片，蒐集到的照片作為卷積神經網路之訓練及測試資料集。接下來，使用PyTorch作為深度學習框架，包含定義CNN架構、訓練及測試模型。經過數個不同的模型參數的測試，包含隱藏層層數、全連接層之神經元數量、學習率和兩種不同的優化器等。最後設計完成之CNN模型包括：輸入層為3×220×220的三維矩陣，輸出層為5個類別的分類節點，隱藏層由

2層卷積層、2層池化層及2層全連接層所組成。此模型在車道辨識的準確率可達到99.6%。訓練完成之CNN模型被實現在輪型機器人的微控制器中，並在實驗車道場地上進行測試。實驗結果顯示在整體的測試例中，CNN模型的判斷準確率為92.5%，但在輪型機器人處於道路右側進行右轉的條件下，CNN模型準確率僅82.5%，還需進一步研究及改善。