隨著物理人工智慧（Physical AI）興起，Quanser 針對學術界「教學與研究」需求，打造了專用的開放式架構機械手臂 QArm 家族： QArm Mini：主打入門教學與高擴充性，支援 Simulink 與 Python，可結合 QBot 平台實現移動操控。QArm：針對大專院校高等機器人課程，結合經典教科書與 Simulink 課程架構，提供數位孿生與完整操控演算法實驗。QArm 研究平台 (2026)：結合 NVIDIA Jetson Orin AGX、Isaac Sim、ROS2 與豐富感測器，專為前沿 Physical AI、模仿學習與觸覺控制等高階研究設計。QArm 家族透過模組化硬體與完整教材，為教育與科研提供彈性且強大的最佳解決方案。

本研討會將探討如何融入人機互動(HRI)來培養以人為本的新世代工程師。研討會將結合運用QBot平台所規劃的專案導向人機互動(HRI)課程之設計與實施經驗，介紹人機互動(HRI)的跨領域基礎及其在機器人與工程教育中的角色；分享人機互動(HRI)學習體驗的設計、執行與管理方法；探討課程對學生學習的影響，與更廣泛之電機與電腦工程碩士課程的連結；並為有興趣將人機互動(HRI)概念引進自身課程與教學大綱的教育工作者提供實用策略。

在模擬環境中訓練機器人導航是一回事，但要讓相同的策略在真實硬體上穩定運作，往往是大多數專案面臨瓶頸的地方。在這場研討會中，Quanser研發工程師岑梓楠先生(Zinan Cen)將揭開進行中的QBot移動機器人導航專案的面紗，深入介紹縮小從模擬到現實(Sim-to-Real)鴻溝所涉及的方法論、專案中期的發現以及尚未解決的挑戰。

本線上研討會將提出一套非線性分散式編隊控制解決方案。無論是平面載具（輪式移動機器人、水面艇）或空間載具（潛水艇、無人機），均在未經任何簡化的情況下納入載具網路中。透過利用載具模型的級聯結構（cascaded structure），本研究引入一種轉換機制來定義降階誤差動力學，並提出非線性控制律。其成果為：每台載具僅需來自鄰居的相對位置與區域運動資訊，即可透過底層控制器進行控制，完全無需中央協調或全域狀態資訊。

全球對AI與自主化人才的需求正以驚人的速度超越供給，全球企業皆指出AI技術是目前最難招募的核心能力。人才缺口不僅僅是數字，它更代表了創新、基礎建設與國家競爭力的關鍵瓶頸。透過與SMU Lyle等具備前瞻思維的機構合作，Quanser正在透過提供具備擴充性、現代化且深具實作價值的工程教育體驗，協助填補這一卓越人才鴻溝。

當AI結合發展多年的機器人技術並邁入實體世界（Physical AI），這對工業界與學術界而言，正是一項蓄勢待發且極具潛力的熱門主題。 在本次線上研討會中，Quanser首席機器人長Paul Karam親自分享了兩大全新解決方案——「物理AI實驗室(Physical AI Lab)」與「智慧自動化實驗室(Intelligent Automation Lab)」，期盼能協助您加速並持續推進現有的研究與教學成果。

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。

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。

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

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。

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

首次介紹由Quanser學術應用團隊開發的Python 智慧工具套件，帶給您研究和教學實例。該工具套件讓您能夠在Quanser支援GPU自主載具上，部署各種神經網路，實現基於圖像的感知應用。

首次介紹由Quanser學術應用團隊開發的Python 智慧工具套件，帶給您研究和教學實例。該工具套件讓您能夠在Quanser支援GPU自主載具上，部署各種神經網路，實現基於圖像的感知應用。