關於此課程
課程主旨
在半導體高精密製造環境中，人力巡檢面臨無塵室規範、高頻率監測需求與潛在職安風險。本課程專為半導體從業人員設計，由 PlayRobot 研發組長陳邵亨主講，聚焦於自主移動機器人 (AMR) 與四足機器狗在廠區巡檢的應用。
課程從 Ubuntu 與 ROS2 作業系統核心出發，引導學員掌握 SLAM 地圖建構、光達視覺里程計與運動控制技術。更進階結合 AI 視覺行為偵測 (OpenPose) 與最新 VLM 視覺語言導航，學員將學習如何開發具備自主導航與語音互動能力的機器人系統，並探討未來 VLA（視覺-語言-動作）技術如何優化半導體智慧廠務，實現全天候自動化監控。
學習目標
- 掌握機器人系統架構： 熟練 Ubuntu 環境與 ROS2 指令，建構穩定的開發平台。
- 精通自主導航與地圖建立： 具備 SLAM 建圖、光達感測與避障導航的實戰開發能力。
- 整合多模態 AI 巡檢： 學習結合視覺（行為偵測）、語音（MCP 互動）與 VLM 實現高階判讀。
- 掌握前瞻技術趨勢： 理解 VLA 技術路徑，評估機器狗在複雜廠區環境的應用價值。
適合對象
- IC 製造業 IT 與自動化工程師： 負責廠區智慧化、AMR 部署與無塵室自動化者。
- 設備/廠務工程師： 欲透過機器人技術取代人工進行例行巡檢與故障初步回傳者。
- 半導體設備整合商 (SI)： 開發針對半導體廠專用巡檢平台之研發人員。
- 對機器人作業系統 (ROS2) 與 AI 互動技術有興趣之科技業技術主管。
課綱規劃
Day 1：工廠視覺技術核心與應用實務
| 時間 | 單元主題 | 教學內容重點 |
|---|---|---|
| 09:30 – 11:00 | 1. 開發環境與 Python 基礎 | Ubuntu 系統操作、機器人開發常用 Python 庫、環境快速架設。 |
| 11:00 – 12:30 | 2. ROS2 架構實務 | ROS2 安裝與通訊機制 (Topic/Service/Action)、廠區應用節點配置。 |
| 13:30 – 15:00 | 3. 自主移動平台運動控制 | AMR 與四足機器狗運動模型解析、控制指令封裝與硬體介面。 |
| 15:00 – 16:30 | 4. 感測與里程計實作 | 光達 (Lidar) 數據解析、視覺里程計 (Visual Odometry) 理論與數據融合。 |
Day 2：SLAM 建圖、AI 巡檢技術與前瞻應用
| 時間 | 單元主題 | 教學內容重點 |
|---|---|---|
| 09:30 – 11:00 | 5. SLAM 地圖建立與導航 | 實體/虛擬地圖建構 (Mapping)、路徑規劃與避障演算法實作。 |
| 11:00 – 12:30 | 6. AI 視覺行為偵測巡檢 | OpenPose 實戰：偵測廠區人員異常行為或設備指示燈號。 |
| 13:30 – 15:00 | 7. 語音互動與 VLM 導航 | 基於 MCP 的語音交互系統、VLM (視覺語言模型) 引導之零樣本導航開發。 |
| 15:00 – 16:30 | 8. VLA 發展趨勢與場域實踐 | 視覺-語言-動作 (VLA) 模型解析、半導體廠實戰部署挑戰、未來進階藍圖。 |
學員評分和評論
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