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

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

移動機器人在倉儲與製造業等領域的應用日益廣泛。擁有精確的自主車輛狀態估計與控制至關重要。為了滿足這些需求，路徑追蹤演算法必須具備以下能力：• 能應對倉儲與製造應用中的不同情境（例如：車速變化、避障動作）。• 能在實體硬體上實作並進行測試。

如何讓 K-12（國中小及高中）學生具備應對快速演變的 STEM 職涯能力，需要超越傳統課堂學習的創新方案。在美國奧克蘭學校（Oakland Schools），STEM 顧問 Phil Kimmel 與 Kyle Kilpatrick 正致力於創造具影響力的學習體驗，旨在為學生裝備在工業 4.0 時代取得成功所需的技能。

我們正見證另一個轉折點：混合式學習 (Hybrid Learning) 時代。此模式興起於 2010 年代並在 2020 年後加速發展，使學習者能無縫穿梭於虛擬模擬與真實世界之間，在維持高真實度的同時，將學習場域延伸至校園之外。這項轉變被許多學者視為高等教育的定義性轉型，將數位與物理環境融合為統一的學習體驗。

執行規劃需要清楚展示您的工作將如何展開。擁有實驗室基礎設施能讓您遙遙領先，但若缺乏，挑戰便隨之增加。這正是 Quanser 經費支援服務變得無價之處。在 Lashhab 博士看來，Quanser 擅長彌合構想與成果之間的差距。現在，讓我們看看他們是如何支持他撰寫並爭取到一份成功的經費提案。

來自瑞士洛桑聯邦理工學院 (EPFL)高級研究員兼講師Christophe Salzmann 博士，於1997年懷抱著創建一個更具包容性、更具彈性的實驗學習環境的願景，開創了最早期的遠距實驗室之一。這套系統讓學生能隨時隨地透過網路控制實體實驗，成功地打破了空間與時間的限制。

2025 年 5 月 14 日，我們與普渡大學領導層共同慶祝了 Quanser 自主實驗室的啟用。這座實驗室作為前瞻設施，旨在重新定義自主與互聯系統 (Autonomous and Connected Systems, ACS) 的教學、體驗，以及透過研究推動其發展的模式。此次合作的意義遠超越里程碑，它體現了我們共同致力於培養新一代工程師，並在自主技術、物聯網 (IoT) 和機器人技術的尖端領域不斷探索與突破的堅定信念。

Sidney Givigi 身為加拿大皇后大學電腦科學學院的教授，帶領皇后大學自主機器人研究團隊(QUARRG Lab)，致力突破自主系統與應用AI的界線。將Quanser自動駕駛汽車工作室(SDCS)與多自主載具研究工作室(AVRS)，融入其先進的實驗室，持續推動產業級創新研究

這次線上講座中，來自洛桑聯邦理工學院的Christophe Salzmann博士將首先簡要定義遠端即時實驗，並介紹他的團隊為QUBE開發的機械擴充，以實現全方位的遠端控制。