自動化生產的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列地圖、推薦、景點和餐廳等資訊懶人包

人類最精華100年：戰爭、科技、搖滾樂，如何決定了人類思想與行為，未來將朝哪發展，看20世紀史你會理解。

為了解決自動化生產的問題，作者JeremyBlack 這樣論述：

　　◎20世紀前，騎兵就是高端武器；20世紀開始，軍備沒延伸到太空就算低端國家。 　　◎出國，本是有錢人的特權。20世紀中美國波音客機出現，勞工階級也能海外度假。 　　◎農業時代，狗看家、貓抓老鼠，20世紀的大規模都市化，牠們升級為寵物主子。 　　◎混沌理論、氣候變遷、全球暖化，經濟和環保誰重要？這是20世紀才開始的新思考。   　　20世紀才出現的，還包括民族主義、冷戰、西班牙流感、網路與蘋果電腦， 　　這些看似彼此無關的事件，在20世紀這100年間彼此串聯， 　　形塑了你我今天看待事物的潛意識。   　　著作超過百本，被譽為「這時代最多產的歷史學者」傑洛

米．布萊克， 　　用超過200張驚奇、耐人尋味甚至驚嚇的照片，讓你了解， 　　世界為什麼是現在這個樣子？發生了哪些事造成的？ 　　將來會朝著什麼方向發展？你必須讀完這本20世紀的大事件。   　　◎兩次世界大戰，美國經濟稱霸、各國出現女總統 　　20世紀前，人們打仗得靠騎馬， 　　但歷經工業革命，戰爭型態開始改變，連武器都能量產。   　　二次大戰期間，德國虎式坦克即使夠硬夠兇，仍打不贏美國小戰車。 　　因為美國有福特與通用這些能大量製造的快速兵工廠。   　　當時，大部分男人都去打仗了，經濟重擔只能落在女人身上， 　　女性就此獲得參政權，女權運動也

開始發展。 　　連《007》電影裡的龐德上司M，都在1990年代由女性主演， 　　可以想見，未來會有更多女總統、女CEO出現。   　　◎科技產品成為可以大量製造販售的民生用品 　　──收音機、廣播、電影、到電腦 　　第一臺收音機是什麼樣子？它讓資訊像水、電、瓦斯一樣打開就來， 　　在此之前，同樣消息可能得花5到30年才傳播開來， 　　廣播成了全國性對話媒介，開啟新廣告模式。   　　1920年代開始，電影提供大眾逃離現實的機會， 　　成為不同階級都能從事的娛樂活動， 　　史達林積極擴張共產主義的邊境，但自己先被好萊塢電影征服！   　　◎搖滾樂

、毒品、青年文化……次文化綻放，茂盛到成為主流文化 　　BTS（防彈少年團）從韓國青少年次文化出發，勇奪葛萊美獎最佳流行團體， 　　影響力遍及全世界。其實，真正的「流行歌」從50年代末期才問世， 　　到了60年代，披頭四樂團紅遍全球，髮型、衣著、過日子的方式、對愛情的想法， 　　讓全球爭相仿效，成為次文化影響全世界的先驅。   　　當時的垮世代文學、迷幻藥、時尚也啟發無數創作者（賈伯斯、手塚治虫……）。 　　下一個最可能進入主流的次文化產物是什麼？是商機也可能是危機。   　　20世紀，為何是人類最精華的100年？ 　　為什麼說戰爭、科技、搖滾樂，決定了

人類如今的生存（生活）方式， 　　文學呢？宗教呢？面對這些即將來臨的變化， 　　你是唏噓還是興奮，先看過這本書。   　　世界為什麼是現在這個樣子？發生了哪些事造成的？ 　　將來會朝著什麼方向發展？你必須讀完這本20世紀的大事件。   名人推薦   　　「Special教師獎」得主／吳宜蓉 　　人文歷史作者／胡芷嫣 　　知名作家、節目主持人／謝哲青

自動化生產進入發燒排行的影片

全向輪型車避障設計及實踐

為了解決自動化生產的問題，作者羅裕彰 這樣論述：

本論文主要研究全向輪形機械人之路徑規劃運動控制及相關實踐。路徑規劃會預先導出全向輪形機械人避障會使用到路徑的數學式，再使用MATLAB模擬路徑。控制方式則會以PID控制為主導，PID控制相對的好處是：簡單的、容易對控制器作出調整、提供良好的穩定性，快速響應和相對穩定。本論文中亦採用全向輪這種特殊的輪子，利用其輪子的特殊設計，達到不需要轉向，仍然可以向任何方向自由移動。

工業機器人系統設計(上冊)

為了解決自動化生產的問題，作者吳偉國 這樣論述：

　　本書分上下兩冊，從工程設計角度出發，上冊詳細梳理和論述了操作與移動兩大主題概念下的現代工業機器人系統總論，工業機器人操作臂系統設計基礎、工業機器人操作臂機械系統機構設計與結構設計；下冊詳細梳理和論述了工業機器人操作臂系統設計的數學與力學原理、工業機器人操作臂機械本體參數識别原理與實驗設計、工業機器人操作臂驅動與控制系統設計及控制方法、工業機器人用移動平臺設計、工業機器人末端操作器與及其換接裝置設計、工業機器人系統設計的模擬方法、面向操作與移動作業的工業機器人系統設計與應用實例、現代工業機器人系統設計總論與展望等內容。 　　本書為上冊內容。 　　本書適合於機器人相關研

究方向的大學高年級生、碩士研究生、博士研究生以及從事機器人創新設計與研發的研究人員、高級工程技術人員閱讀。  

以3D深度學習及點雲匹配技術進行機械手臂自動化複雜零件分類

為了解決自動化生產的問題，作者賴以衛 這樣論述：

以機械手臂進行零件分類是自動化生產線的主要工作之一，利用結構光掃描器搭配AI深度學習及點雲匹配技術，可快速辨識產線上各個零件的類型，並自動計算每個零件的拾取資訊，然而，隨著零件類型、數量及幾何複雜度的提升，深度學習的數據準備作業將耗費大量時間，且以越複雜的零件進行點雲匹配時，其匹配的誤差也會隨之增加。為克服此等問題，本論文以點資料處理技術對零件的點雲進行處理，改善數據準備耗時及點雲匹配誤差的問題，據以開發一套「複雜零件隨機夾取/分類系統」，達到自動化零件分類之目的。本論文透過對零件之掃描點雲進行一系列濾波、分割及資料集擴增處理，由少量掃描點雲自動化產生大量點雲資料集，藉以進行深度學習的訓練，

於自動化作業現場快速判別零件種類；接著以RANSAC搭配ICP法進行零件的3D CAD模型與其掃描點雲的精準匹配，將事先分析CAD模型所產生的夾取資訊轉換為零件實際擺放的夾取資訊，並依零件辨識結果及其座標轉換，以機械手臂完成零件的夾取與分類。本論文除了詳述如何以點資料處理技術建構深度學習辨識模型及達到點雲之精準匹配，也簡述如何以3D CAD模型求取零件夾取資訊，最終以多種不同幾何特性的複雜零件驗證所提方法的可行性及所開發系統的實用性。