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arduino按鈕控制馬達的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦施士文寫的 Arduino 微電腦應用實習含AMA 先進微控制器應用認證中級(Fundamentals Level) - 使用IPOE M3 - 最新版(第四版) - 附MOSME行動學習一點通：學科.影音.診斷.評量.加值 和施威銘研究室的 Flag’s 創客‧自造者工作坊 用 ESP32 × Arduino IDE 學 AI 機器學習都 可以從中找到所需的評價。
另外網站第19 屆TDK 盃全國大專院校創思設計與製作競賽 - 參賽報告書也說明：int EN12=6;//定義ic 晶片和感測器對應到arduino 的腳位 int A_1=52; int A_2=53; ... 此晶片可以做到直流馬達的轉向和轉速控制，但目前轉向是用按鈕改變，轉速.
這兩本書分別來自台科大 和旗標所出版 。
國立虎尾科技大學 動力機械工程系機械與機電工程碩士班 林依恩所指導 林家祥的 基於小米掃地機器人邏輯判斷之延伸輔助裝置 （2021），提出arduino按鈕控制馬達關鍵因素是什麼，來自於小米掃地機器人、放大邏輯延伸、服務型機器人、掃地機器人。
而第二篇論文國立臺北科技大學 電子工程系 孫卓勳、陳冠宇所指導 蕭惟之的 水上浮標系統的應用與研究 （2021），提出因為有 Arduino、無線傳輸、全球定位系統的重點而找出了 arduino按鈕控制馬達的解答。
最後網站五鍵按鈕模組keyboard - 飆機器人則補充：產品簡介： 5個按鍵佔用一個類比埠，節省資源，類比採集，按下不同按鍵輸出不同電壓，採用優質歐姆龍按鍵，靈敏耐用，適用於arduino平臺，相容arduino感測器介面。
Arduino 微電腦應用實習含AMA 先進微控制器應用認證中級(Fundamentals Level) - 使用IPOE M3 - 最新版(第四版) - 附MOSME行動學習一點通：學科.影音.診斷.評量.加值
為了解決arduino按鈕控制馬達 的問題，作者施士文 這樣論述：
1. 本書傳承Arduino設計理念，以淺顯易懂的論述引導讀者快速進入微電腦控制領域，使學習者擺脫過往因艱深的專業論述所造成的學習挫折。 2. 教學內容清楚明瞭：除文字敘述外，輔以操作影片，教學成效加倍。 3. 主題式引導學習：除基本的認知學習外，進一步將專題製作常使用的概念導引進來，擺脫片段式學習，讓學習者在完成每一個主題後，即可應用在專題製作上，也可說是一個完整的成品。 4. 適合電機電子群專題製作、單晶片實習、微處理機實習等課程外，生機科機電整合、汽車科汽車電子、專題製作，機械科機械電學實習，其他如設計職群，可以在作品上加入一些聲光效果或遙控裝置
，來增加產品的價值性及新穎性，讓作品更生動活潑，也能與觀眾產生互動的效果。
基於小米掃地機器人邏輯判斷之延伸輔助裝置
為了解決arduino按鈕控制馬達 的問題，作者林家祥 這樣論述：
隨著社會的發展和科技的進步，機器人的功能變的多樣化，目前以服務人群的機器人越來越受到人們歡迎。目前掃地機器人還是以居家的小型機器人為主，大型空間清掃仍需要人力完成，然而因為深夜時段勞務缺工日益嚴重，因此研發出大型輔助裝置減緩人力需求。 本研究以小米掃地機器人為研究對象，在小米掃地機器人上加裝延伸輔助裝置，從小米掃地機器人本體的34公分X 34公分清掃面積，透過本文之延伸輔助裝置增加至1.5米X 1.5米清掃面積，有效的增加清掃效率。但因為實驗的方便性，將整體架構縮小成1m X 1m進行實驗概念機，依此來證明感測器延伸的可行性。 實驗結果發現，輔助延伸裝置之判斷邏輯是依附在小米掃地機器
人判斷邏輯上，因此對轉向角度的要求較為嚴苛，過多或過少的轉向角度會對小米掃地機器人的路徑造成影響，帶來的結果是小米掃地機器人判斷邏輯上，會因為路線有所落差，導致小米掃地機器人重新規劃路線後，導致延伸輔助裝置產生偏移滑動。 整體實驗探討得知，延伸型輔助裝置可以完全的延伸小米掃地機器人的做動以及感測邏輯，雖然整體運作順利，但還是有改善空間。由於偏移滑動的發生，下一步改善優先考量到動力傳遞的配置以及整體剛性的強度，能有效的改善延伸輔助裝置的偏移滑動現象，讓整體運作路線圖更平滑。
Flag’s 創客‧自造者工作坊 用 ESP32 × Arduino IDE 學 AI 機器學習
為了解決arduino按鈕控制馬達 的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：
不用靠電腦！單晶片就能訓練神經網路、即時預測 一般初學機器學習, 都是使用別人準備好的資料集, 並在電腦上進行訓練、預測教材上設計好的題目, 像是套好招一樣, 即使結果正確, 卻沒有太高的真實感。加上解決的問題常常離我們太遙遠, 像是其他國家城市的物價預測、英文評論的分類等等, 練習起來也較缺乏臨場感。 為了破除上述缺點, 本產品採取最直接的方式, 以單晶片結合感測器蒐集真實資料作為資料集, 進行必要的資料預處理後, 不用透過電腦, 直接在單晶片上建構神經網路進行訓練與預測, 自己的資料自己生, 實戰驗證機器學習理論。這樣的作法還能針對周遭生活遇到的實務問題設計解決方案
, 透過實作應用加深對機器學習的理解。 為達成上述目標, 本產品使用 ESP32 單晶片與 Arduino IDE 實作, 所有實驗都從蒐集資料開始, 一路到神經網路的建立、訓練、即時預測, 一站式全部都在 ESP32 上實作。實驗最後還會搭配 ESP32 的 Wi-Fi 功能, 整合成 AIoT 智慧連網的應用範例。內容涵蓋以下代表性的機器學習問題： ● [迴歸分析]：使用電子秤講解迴歸問題, 利用神經網路找出秤重模組感測值與實際值的關係來校正電子秤, 免除傳統校正需了解秤重模組特性與背後程式庫等相較複雜的問題。在校正電子秤後更結合現有的網路服務, 實現在 LINE 上做雲端
飲食管理的料理秤。 ● [二元分類]：透過顏色與接近感測器蒐集熟成香蕉與未熟成香蕉的特徵資料, 經過訓練後, 神經網路即可分辨所偵測的香蕉是否已熟成, 再結合網路功能, 實現水果未熟成數量檢測系統。 ● [多元分類]：利用加速度計與陀螺儀來蒐集手勢資料, 然後訓練一個可以辨識手勢的神經網路, 藉由每個人手勢速度與軌跡都不同的特性, 做一個手勢辨識解鎖的 AIoT 應用。 除了機器學習, 本產品也針對 C++ 程式語言基礎作進一步的補充, 讓您一併學會 C++ 基本語法。 本產品除實驗手冊外，實驗過程中有任何問題或是建議都可以在 Facebook 粉絲專頁《旗標創
客‧自造者工作坊》中留言，即有專人為您服務。 ● 粉絲專頁網址:www.facebook.com/flagmaker3257/ 本產品 Windows / Mac 皆適用 本書特色 ● 使用 ESP32 從蒐集資料、訓練神經網路、即時預測一條龍實作機器學習應用 ● 結合感測器蒐集真實資料解決實務問題, 透過實作學機器學習更直觀 ● 涵蓋迴歸分析、二元分類、多元分類等代表性機器學習應用實例 ● 整合網路實作雲端飲食管理、手勢解鎖、水果未熟成通知等 AIoT 應用
水上浮標系統的應用與研究
為了解決arduino按鈕控制馬達 的問題，作者蕭惟之 這樣論述：
近年來台灣周遭海域仍發生多起人員落海事件，而人員落海後會受風、海流和潮流…等各種因素所影響，而改變漂流的方向及速度，導致搜救人員難以判定人員位置造成搜救上的困難，如何善用科技來獲取海洋資訊，即是搜救成敗的關鍵所在，本論文基於此點提出了一種可以用於收集海洋資訊的多功能移動型浮標天線球。以 Arduino 為作業系統，整體通訊用 Arduino 無線傳輸 (Wireless Fidelity；Wi-Fi) 模組做資料傳輸以及全球定位系統 (Global Positioning System；GPS) 模組做海上定位，使控制中心可以利用智慧型手機 App 即時監控浮標天線球的狀態，並將所記錄的海洋
資訊做回傳，此外在浮標天線球上加裝了緊急按鈕的功能，將使得海上需救援時，受難者可以藉由按下按鈕，向控制中心發出 SOS 的求救信號，並由 GPS 回傳精準定位訊息，使救難工作更加有效率，於等待救援時，受難者亦可靠在球體休息，實為一顆多功能海上浮標天線球。最後將浮標系統的各功能再做驗證，以實測結果與未來展望做總結。