QR Cargo tracking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

自動導引車彈性編隊導航控制之研究

為了解決QR Cargo tracking的問題，作者馬嘉鉞 這樣論述：

從1956 年歷史上第一個標準化貨櫃投入使用以來，物流運輸業始終傾向於統一貨物大小；因為標準化的貨物體積有利於重型機械作業，亦可減少運輸成本。但貨物體積的統一化也帶來了效率和彈性上的影響。本研究提出一個導航控制方案，以兩台或以上的自動導引車(Automated Guided Vehicles)組成可自定義的隊形，使多台自動導引車以協作形式搬運不同大小的貨物成為可能。為了提供最大的隊形彈性，自動導引車之間不存在任何物理性連接或固定，因此自動導引車的編隊並無法使用常見於一般車輛基於導向輪的轉向方式。這為維持自動導引車編隊的隊形帶來挑戰，即使是單純的轉向，也需要拆分為多個動作來進行，期間隊伍中各台

自動導引車需要精確維持各自的朝向，速度和自動導引車之間的同步，以保證隊形的穩定。為此，設計中包含一個路線計劃器以及一個中央控制器，路線計劃器為隊伍中各台自動導引車規劃其專屬的路線。而中央控制器則用於控制所有自動導引車的動作，記錄其位置和朝向，以穩定維持由多台自動導引車所組成的隊形。本研究中的自動導引車使用差速轉向方式，確保自動導引車擁有原地轉向的能力。在導航技術方面使用正交編碼器以記錄自動導引車的移動距離，同時在工作環境佈設提供導航資訊的標籤，以保證自動導引車能精準地在工作環境中移動。本研究包含作為概念驗證的實驗；實驗在一個3 米乘3 米的空間中進行，以三台自動導引車演示本研究提出的導航控制方

案。實驗結果顯示在本研究的成果下，自動導引車能組成並維持多種編隊，以運載不同大小的貨物。有能力以編隊形式完成協作任務的自動導引車在彈性面和成本面皆具有極大的潛力。例如工廠生產線上的運輸任務不必等候能適配特定貨物大小的自動導引車，而只需要因應貨物大小調整參與運輸任務的自動導引車的數量，這大大提升了自動導引車的調度彈性。而工作環境內所有的運輸任務都可以使用單一規格的自動導引車，自動導引車的維護費用也能受益於規格的統一化而得以減縮。

應用於室內倉儲環境之無人機即時自動盤點系統

為了解決QR Cargo tracking的問題，作者謝婉琪 這樣論述：

近年來隨著無人機的室外自動飛行日趨成熟，也越來越多研究在探討室內飛行的應用，然而在無法獲得GPS信號的室內環境中，如何定位變成最重要的課題。在本研究中，我們訓練Tiny YOLOv3辨識模型當作無人機的大腦，外接紅外線感測模組當作無人機的眼睛來實現避障功能，讓無人機能透過腦與眼的結合得知所處環境位置，並進一步將此技術應用於一個模擬倉儲環境，我們利用此室內自動飛行技術進行貨物盤點，如此一來可有效減少人力資源及降低工作人員進行高處檢查項目時的危險產生。此無人機盤點系統在軟體方面首先利用TF-Keras進行tiny YOLOv3的深度學習訓練客製的模型，並結合無人機的軟體開發套件(SDK)以及QR

code掃描技術，在Android Studio平台上運作；在硬體方面，除了UAV上的內建攝像頭之外，我們還添加了五個用於避障的紅外線傳感器和兩個光敏的LED燈，此紅外線傳感器會將無人機與外在障礙物的距離資料透過LoRa及BLE回傳，達成自動避障的功能，而光敏性的LED主要針對低光源檢查項目所開發。無人機則利用Wi-Fi傳遞即時影像到手機中，藉此建立一個即時辨識盤點App。此系統在Android Studio平台上開發，並可於任何Android裝置上應用，故有便攜、易取得、流通性高等特點，藉此降低硬體規格，有利技術推廣，經實驗結果得貨品錯置偵測正確率皆高於86%，平均正確96.67%。