隨著實體人工智慧（Physical AI）與智慧機器人在產業與學術界的蓬勃發展，Quanser開發了兩款強大的全新解決方案，協助您保持領先地位。在本次線上研討會中，Quanser首席機器人官Paul Karam將介紹「實體人工智慧實驗室（Physical AI Lab）」——這是一個圍繞QArm Research機械手臂與HD2所建構的即用型（turnkey）研究環境，專為端到端（end-to-end）學習工作流程而設計

本次網路研討會將介紹基於高階滑模的控制、觀測和辨識演算法的最新進展，重點在於類PID控制器框架。所提出的方法已透過三自由度直升機進行了實驗驗證，結果表明其 具有良好的穩健性和性能提升。此外，也探討了透過障礙函數對滑模演算法進行自適應調整的方法，並在Quanser 2自由度球板系統上進行了驗證。這些結果突顯了先進滑模技術在實際教育和研究平台中的應用價值。

本次型錄全面涵蓋了機器人、控制系統、自動駕駛及應用 AI 等核心實驗室主題，並且添加近期備受關注的機器人與機電整合領域的新產品與學術資源。型錄特色-互動連結：頁面QR code您可以直接點擊，連接至更詳細的頁面介紹(推薦電腦查看)。新設備引入：包含最新的機電整合設計實驗室、教學利器QArm Mini。

本次分享中，Quanser技術總監Peter Martin將概述一種協助教職員提高實驗室與學程效率的方法。透過減少準備與進行實驗所需的時間，最大限度地減少在各個專案中開展多個實驗室和實作經驗所需的總體預算，並優化所需空間。除了這些指標，Quanser更開發出一套專注於「多學科應用平台」的設計理念。此方法確保在不同的實驗室架構、教學法及策略方針下，Quanser的平台生態系統均能成為提升實驗室效率最有效的方式。

QBot平台為一自主移動機器人（AMR），專為教育者與研究者設計。作為移動機器人實驗室（Mobile Robotics Lab）的一部分，QBot平台的教學內容旨在涵蓋大學至研究所的所有課程。這考量了四年制機器人或機電整合學程中「學習動機、基礎建立、進階擴充與深度探索」的完整週期，並滿足研究所課程對創新的期待。

目前的工業解決方案往往與學術興趣缺乏交集，導致產出的方案缺乏開放式架構，無法存取設備的各層級核心，也難以與研究者自身的研究目標或教學成果整合。Quanser 的機械手臂旨在精準滿足您的研究與教學需求。我們的兩款機械手臂QArm 與 QArm Mini，涵蓋了各種學術應用場景，為您提供完整的實驗室體驗。

L' Orsa 在研究領域使用 Quanser 的硬體與軟體已超過十年，是一位資深使用者，因此將 Quanser 的解決方案應用在 ENME 585 課程中是極為自然且輕鬆的選擇。L' Orsa 表示：「我使用過的設備從 15 美元的 Arduino 到最尖端的研究設備，但我可以自信地說，Quanser 生態系統，從 QUARC 即時控制軟體到硬體，以及他們提供的數位孿生 (Digital Twins) 技術，是目前為止學習與應用控制、機電整合及機器人原理最完整且直覺的平台

當 Amir Shahirinia 博士開始在哥倫比亞特區大學（UDC）執教時，他面臨了嚴峻挑戰：工程實驗室的設備過時，無法支援現代化教育。在教授一門跨系所控制課程時，他發現實驗室存放著一些閒置的舊款 Quanser 設備。為了發揮這些設備的最大價值，他主動聯繫 Quanser 尋求更新資訊與資源

QUBE 的核心優勢之一在於其靈活性——您可以自行設計並安裝專屬模組。在本篇專欄中，我將展示教學者如何利用此特性，為課程、實驗室或專題研究規劃一套獨特的「設計導向學習（Design-based learning）」方案，並針對不同程度的學生進行調整。

本次網路研討會將重點探討工程教學兩大核心挑戰：面相大量學生展開以硬體為中心的實驗難題，以及日益增長的遠距學習需求。同時也展示Quanser的數位孿生技術的核心能力，並闡述如何應對這些挑戰。此外，我們將深入探討如何結合高擬真、可擴展的虛擬環境和MATLAB Simulink的強大功能，打造豐富的教學體驗並幫助科學研究發展。

結合 MATLAB 與 Quanser 頂尖設備，探索強化學習於動態控制系統的實務應用。強化學習（Reinforcement Learning, RL）是機器學習的一個子集，其核心在於處理動態數據，而不是非監督式或監督式學習處理靜態數據。強化學習已廣泛應用於多種領域，從訓練電腦程式執行特定任務到自動駕駛車輛，同時也在控制系統中扮演重要角色。

直流馬達在現代工程教育中無處不在，是機器人、航空航天和自主系統等廣泛領域複雜系統的基石。如果您正在尋找控制教育與研究的實用解決方案，您可能已經瀏覽過我們的「控制與動力學產品」頁面，並看到了 Qube-Servo 3 與 Rotary Servo。這兩款系統都非常適合教學與研究應用，但哪一款才適合您？

透過實作教學，縮短理論與航空控制系統應用間的差距。使用 Quanser AERO 教導電機與電腦工程系大二學生關於航空系統的控制系統知識。目標是讓學生做好準備，以便銜接並操作自主飛行器研究室（AVRS）系統中的 Quanser QDrone。

丹麥是全球綠能應用的領導者，2018 年該國近 41% 的電力供應來自風力發電。然而，隨著風機安裝量增加，檢測與維護的需求也日益增長。奧爾堡大學由 Petar Durdevic 博士領導的研究團隊認為，自動化能使這項工作更快速、成本更低、精度更高，並讓人員遠離危險環境。

Quanser 認為，成果導向的科普推廣模型應嵌入大學價值鏈中，旨在增強品牌、提高計畫競爭力、增加大學與研究所招生，並提升留校率。該框架採用層級式且強調動手實作（Hands-on）的設計，學習者透過多層次使用者介面（UI），從引導式實驗進階至開放式專案。由於各階段皆使用相同的儀器平台