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KNR实作教学教材是一本提供给学校老师教学、学生自习的参考书籍，从讲解机器人原理开始，带入机器人硬体软体发展的实用性技术，由浅至深的教学法可让老师带着新手学生照步骤完成任务并熟悉机器人软硬体；想自修的学生或是对于机器人有一定程度了解的人也可以透过本教材快速了解KNR机器人，进而降低上手难度。使学生可借由模组化机器人进行快速机器人应用练习。

本书特色

　　KNR机器人控制系统是一个容易使用且功能强大的软硬体元件，整合感测器、马达、金属机构与应用软体，适用于教学、竞赛、机器人开发等应用领域。只要熟悉KNR的基本操作，就可快速实现进阶的机器人专题或应用。

　　配合不同的实作竞赛单元，有效学习机器人相关知识并熟练KNR机器人的相关应用，透过做中学达到实作机器人的目标。

　　使用多种范例程式进行教学，对于直流马达、伺服机、超音波感应器与红外线感测器等硬体进行原理介绍，并配合LabVIEW范例程式内容，讲解各模组内容与使用方式，可建立扎实基础。

作者简介

宋开泰

　　国立交通大学电机工程学系教授。1989年于比利时荷语鲁汶大学取得博士学位，之后便任职于交通大学电机工程学系，同时也是台湾机器人学会、台湾智慧自动化与机器人协会、中华民国自动控制学会、中华民国系统学会的理事。研究领域包括移动机器人、影像处理、视觉追踪、嵌入式系统和机电整合。

吴巧敏

　　清华大学物理系光电组学士毕业，交通大学电控所博士候选人；具有多年实验课程助教经历，现任职于IC设计公司。

林明翰

　　交通大学电控所硕士毕业，曾担任智慧机器人实验课程助教；于2013 IRHOCS国际机器人实作竞赛带领团队获得篮球赛大专组第二名。

前言

PARTＩ LabVIEW Robotics与机器人硬体元件实验
第1章  LabVIEW Robotics介绍
第2章  KNR控制器与机器人平台介绍
第3章  直流伺服机控制实验
第4章  超音波测距环境扫描实验
第5章  红外线测距校正与类比讯号输入实验

PART II  KNR控制程式与机器人实作竞赛
第6章  超音波测距机器人沿墙走实验    
第7章  超音波测距机器人避障实验
第8章  机器人平台遥控与自主避障实验
第9章  机器人影像寻标与追踪实验
第10章 机器人自主避障寻标实验

第2章 KNR控制器与机器人平台介绍

1.实验目的

认识KNR机器人控制系统与Matrix机器人平台。
学习KNR控制器的介面连线与操作。

2.原理说明

2.1 KNR机器人控制系统

KNR机器人控制系统为一套适用于教学、竞赛、机器人开发等应用领域的机器人开发平台，让使用者可轻松整合感测器、马达、金属机构与应用软体。使用 NI Single-Board RIO嵌入式系统以及NI LabVIEW为核心，KNR机器人控制系统同时提供了易于使用且功能强大的软硬体元件。一旦熟悉了KNR的基本操作，可快速实现更进阶的机器人专题或应用，获得更好的机器人应用经验，从机器人竞赛的开发平台、学校的教学实验到专题设计时的创意开发，都可以快速地利用KNR来完成。

2.2 KNR的开发环境

KNR搭配NI LabVIEW来做应用程式的撰写。LabVIEW拥有丰富的分析、讯号处理、控制、人机介面等函式库与范例程式，可缩短应用程式开发的时间。KNR需搭配NI LabVIEW 2011（至少需要NI RIO 4.0以上），且电脑端需要安装下列三个NI module才可达到基本功能，在安装LabVIEW的过程中必须选择安装：

．LabVIEW Professional Development System
．LabVIEW FPGA Module
．LabVIEW Real-Time Module

KNR工具组中提供了KNR的软体工具，包含必要的连线程式以及驱动程式，还有量身设计的高阶程式API，让使用者可以很方便地写程式控制连接上KNR的感测器与马达。KNR LabVIEW工具组包含以下工具：

．KNR Setup Utility
．KNR LabVIEW Toolkit
．LabVIEW FPGA Advanced Interface Tools

2.3 KNR机器人控制器的硬体配置与外部介面

KNR使用NI Single-Board RIO嵌入式系统做为控制核心，NI Single-Board RIO上内建处理器与记忆体，让使用者可以轻松地把应用程式放到上面来执行。在通讯介面上也有丰富的支援，包含CAN、RS232、USB等介面，此丰富性让KNR可应用的领域变得更丰富，例如某些雷射测距仪是透过RS232传输资料，使用者可快速地将其连接到KNR控制器上。除此之外，NI Single-Board RIO包含了可重复烧录的FPGA晶片，提供给进阶的使用者做更弹性的开发，例如使用者可以把机器人控制演算法放到FPGA晶片中做运算，即可降低处理器的负担，获得更快的反应时间。

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