QBot平台：QUANSER 研發專家的深度解析

背景

能在一間願意花時間探討「工作意義」的公司任職是一件令人愉快的事。我們深信世界需要更多跨領域的工程師，特別是那些具備實作精神且無所畏懼的人才。我們該如何達成這個目標？透過與全球學術界緊密合作，深入理解教學與研究需求並解決相關問題。這一切最終落實於我們的核心工作：為學術界打造工程技術，以應對工程創新前沿不斷變化的需求。

其中一項重點工作是提供大學與研究所的移動機器人解決方案。在這個領域，Quanser 已為全球客戶提供超過 20 年的解決方案。最初的 QBot 基於 iRobot Create 開發，具備自定義的嵌入式目標與擴展感測套件。在與多倫多大學學者合作設計出下一代產品 QBot 2 之前，我們也嘗試過其他版本。Kobuki 移動底座結合 Kinect 深度攝影機與 Gumstix DuoVero 目標，陪伴我們走過了好幾年。隨著感測套件與計算核心從 Gumstix 進化到 Raspberry Pi 3 和 Raspberry Pi 4，我們帶著好奇與自豪，看著許多教育工作者與研究人員將這些設備應用於課程中、驗證研究演算法，甚至進一步延伸。他們加裝了機械手臂、光達（Lidar）、儲存箱、紅外線感測器等，並應用於各種多代理人（multiagent）系統。

隨著全球面臨供應鏈挑戰，我們獲得了一個停下思考的契機，並運用我們豐富的學術經驗，以及對於這些系統如何改善合作夥伴、學生與研究者實驗的理解，從零開始重新設計。此外，受工業自動化、倉儲與自動配送等趨勢影響，對自主移動機器人（AMR）的需求日益增長。現在，我們能將合作夥伴感興趣的關鍵設計特徵進行整合——例如無人機降落於移動機器人、機械手臂插件、更高的載重能力等，並結合我們自主開發移動機器人底座的能力。我們正式推出了針對這些挑戰的解答。

QBot 平台介紹

QBot 平台專為教育者與研究者設計。他們經常需要做出各種困難的決策，在處理院系行政、配合研究計畫、關注學生留存率及落實學習成效的同時，硬體設備的採購也是重要的一環。在DIY、學術與工業級設備之間做選擇時，必須考量經費、技術規格、研究適用性與多元學習風格等因素。這之間的權衡並非線性關係，而透過 QBot 平台，您可以在不犧牲 DIY 彈性的前提下，獲得工業級的性能。

教學與專題

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。教學內容涵蓋：感測器與執行器介面、影像與光達處理、視覺伺服（Visual Servoing）、障礙物偵測、定位、導航、路徑規劃，直至多代理人協作。

此外，所有實驗內容均支援 Python 與 MATLAB/Simulink，讓您無需擔心學生的程式語言背景，能更專注於教學成效。大多數實驗均可在硬體或數位孿生（Digital Twin）上執行。最後，QBot 平台具備 USB 3.0、40-pin GPIO、Wi-Fi 與乙太網路連接等周邊介面，使其成為專題導向學習（PBL）的理想選擇，無論是二年級的整合型專題或四年級的畢業設計專題。

研究與創新

QBot 平台延續了差速驅動配置，但升級至 70 瓦驅動系統並搭配 4 個支撐腳輪，使其在大多數室內環境中能穩定負載高達 20 公斤。擴展的感測套件集成了慣性、里程、視覺與測距感測器。在這些感測與執行器功能背後，是由 NVIDIA 最新嵌入式目標之一 Jetson Orin Nano 驅動的計算節點提供支援。透過板載 Wi-Fi，您可以無縫遠端控制機器人群，進行多代理人避障等各類研究應用。如果我們能在不到一小時內開發出此項演示，想像一下它在您的創新中心所能實現的無限可能！

後續行動

QBot平台適用於大學各年級傳統的移動機器人教學與專案，同時兼顧研究所等級研究的穩定性與性能。透過「移動機器人實驗室」方案，您可以更輕鬆地將多台 QBot 平台整合至新環境中。它結合多台設備、預先配置的網路架構、虛擬化數位孿生以及可重新配置的場域環境，能將任何空間轉化為學生與學者專屬的創新中心。若您對這些解決方案感興趣或有任何疑問，歡迎與我們臺灣總代理錫昌科技聯繫或收看移動機器人實驗室網路研討會！

本文轉載自 Quanser 原廠網站，作者 Murtaza Bohra / 學術解決方案總監