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國立臺灣科技大學 機械工程系 林柏廷所指導 廖沛仁的 使用光學雷達及反射稜鏡的自主導航載具之室內定位 （2020），提出qr掃描儀關鍵因素是什麼，來自於無人搬運車、麥克納姆輪、光學雷達、光學反射稜鏡、機器人作業系統、同步定位與地圖構建、室內定位、自適應蒙特卡羅定位、機電整合。
而第二篇論文國立高雄第一科技大學 機械與自動化工程系碩士班 余志成所指導 張育慈的 基於分區規劃之清掃機器人覆蓋路徑模擬 （2017），提出因為有 清掃機器人、規劃式清掃、地圖切割、覆蓋模擬的重點而找出了 qr掃描儀的解答。
使用光學雷達及反射稜鏡的自主導航載具之室內定位
為了解決qr掃描儀 的問題，作者廖沛仁 這樣論述：
近年來自動化設備開始導入生產線系統，物料的供給或搬運，決定工廠的生產效率，無人搬運車(Autonomous Guided Vehicle, AGV)系統，應用雷射光學雷達(Light Dection and Ranging, LiDAR)與光學反射稜鏡(Corner Cube)等先進光學測距儀偵測器，在一特定專用地圖範圍內的空間場域，進行室內定位與同步建構輪廓地圖。無人搬運車先期研究，由傳統移動機器人建立系統模型出發，建立結構靜力分析、剛體機構運動學，應用麥克納姆輪(Mecanum Wheel)，設計研製無人搬運車載具系統。本文將聚焦於AGV室內定位技術與自主導航控制研究，應用光學雷達偵測器
與反射稜鏡，標定各位置座標，構建同步定位與地圖構建(Simultaneous Localization And Mapping, SLAM)的核心技術，利用機器人作業系統(Robot Operating System, ROS)，執行AGV系統運動與控制邏輯的模擬、測試與驗證分析。建立無人搬運車載系統動力模型、光學位置參數估計與自適應蒙特卡羅定位(Adaptive Monte Carlo Localization, AMCL)結合光學室內定位演算法研發應用。
基於分區規劃之清掃機器人覆蓋路徑模擬
為了解決qr掃描儀 的問題，作者張育慈 這樣論述：
現今市場上販售之清掃機器人在清掃模式上分為隨機式與規劃式；(1)隨機式主要搭配有限感知的方式，以隨機模態再透過循牆模態與螺旋模態切換完成清掃，在清掃過程中容易造成重複清掃或受限於多障礙區域，導致部分區域未能清掃與覆蓋率不穩定等問題。(2)規劃式的清掃模式則是搭配具全域定位功能感測器進行環境辨識及地圖定位，透過已規劃好的路徑進行清掃，如先將環境切割成各區塊並在區塊內做Z字或回字模態以完成清掃，此方式可降低重疊率並提升覆蓋效率，但因需倚賴全域定位裝置與較高階的處理器做即時的定位運算，成本較隨機式高，在空曠環境的清掃效率非常好，但在複雜環境所造成的破碎區間多時，也會造成清掃不完全的問題。本論文以具
全域定位功能的機器人為基礎，搭配驅動器的編碼器進行快速的相對移動估計，從觀察市面上現有的以影像進行全域定位的清掃機器人，分析如何以分區清掃模式，搭配循牆模態與Z字型模態，進行規劃式的清掃與環境辨識。機器人在未知環境下以充電站為中心出發，考量相對位移估計可能產生的誤差累積，故以固定大小的區塊切割環境，並仿真的全域定位、馬達編碼器、紅外線感測器及極限開關控制模擬，機器人將於清掃過程中建立各區塊的格點地圖與區塊間相鄰關係之分佈矩陣。本研究以MSC.ADAMS動態仿真軟體模擬設計環境，將清掃機器人以Cero繪製，導入軟體中進行清掃模擬，分析清掃模式的效率和可行性，藉以驗證本分區清掃方式的清掃覆蓋。