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國立高雄科技大學 電腦與通訊工程系 洪金車所指導 劉威杰的 具視覺運動控制模式的四足機器人設計 （2018），提出18650電池如何選擇關鍵因素是什麼，來自於四足機器人、3D列印。

而第二篇論文明新科技大學 電機工程系碩士班 李聰穎所指導 劉翰學的 智慧選擇式電動車充電管理系統 （2018），提出因為有 電動車、充電管理、智慧選擇的重點而找出了 18650電池如何選擇的解答。

最後網站新闻资讯- 18650锂电池组_医疗设备电池 - 圭石南方科技則補充：选择 检测仪器专用锂电池时，需要考虑以下几个方面：1.电池容量：根据检测仪器的功耗及使用时间要求，选择合适的电池容量。一般来说，容量越大，使用 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了18650電池如何選擇，大家也想知道這些：

具視覺運動控制模式的四足機器人設計

為了解決18650電池如何選擇的問題，作者劉威杰 這樣論述：

本論文設計兩種不同腿部操控的四足機器人；彈簧式關節和馬達式關節。四足機器人平台的製作使用3D列印機，材料為PLA。足部運動皆由伺服馬達來傳動，模擬快步動作模式。視覺系統使用10種號誌進行運動模式操控。操控程序首先由伺服端對固定式攝影機取得的即時影像進行號誌偵測與辨識，將辨識結果轉換為指令，再由藍芽將指令傳送至四足機器人改變其運動模式。四足機器人系統係以單晶片Arduino Nano為控制核心，可以同時驅動十一個伺服馬達。供電上Arduino Nano使用9V電池，8個伺服馬達使用兩顆18650電池提供5V電源。通訊介面使用藍芽模組HC-05與控制中心互相傳輸訊息。控制系統和人機介面建立在Py

thon開發平台，並連接數位攝影機擷取即時影像，透過Harr特徵與AdaBoost分類器進行目標偵測，再使用訓練後的CNN模型進行號誌辨識。CNN模型的訓練使用應用軟體Keras與TensorFlow進行指導式訓練。資料集目前僅用10種指示性標誌，每種標誌依取樣先後順序編號，取1000張圖檔共10000張，其中8000張用於訓練，2000張用於測試，CNN的架構使用Lenet架構，進行8次週期訓練，測試準確率為99.85%。關鍵字: Arduino、CNN、Harr、AdaBoost、Keras、TensorFlow、3D列印、四足機器人

智慧選擇式電動車充電管理系統

為了解決18650電池如何選擇的問題，作者劉翰學 這樣論述：

全球暖化導致氣候異常，引發許多對生態及人類的不良影響。為了降低化石燃料的使用量，有很多國家已開始投入綠能技術的發展。使用電動車取代內燃機引擎車輛，以減少溫室氣體的排放量，是目前最重要的議題之一，如何建設有效的充電系統則是發展電動車的首要事項。 此論文提出一套智慧選擇式電動車充電管理系統，進行充電作業前，充電系統會根據負載、電動車殘電量及優先權設定等條件，選定一台優先權較高的電動車進行充電作業，而為了避免頻繁的開關切換，此系統設計十分鐘為一次完整的充電循環時間，十分鐘過後，充電系統將會重新選擇優先權較高的電動車進行充電，直到所有電動車都充滿電。在研究中，透過案例分析，驗證智慧選擇

式電動車充電管理系統的可行性，研究成果可以作為爾後電動車充電系統發展的參考。

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