Q缺乏機器人硬體背景的軟體工程師，如何銜接此課程？
A該課程設計旨在協助不同背景工程師跨入，從底層感測器運作機制與微控制器控制基礎切入，逐步導向高階SLAM定位建圖。學員將學習如何整合多感測器數據，並透過實作掌握LiDAR與3D感測融合技術，最終能設計自主導航系統。重點在於系統化能力建構，而非預設深厚硬體知識，適合演算法開發工程師轉型。
Q智慧製造場域中，本課程技術如何應用於AMR自主導航？
A該訓練模組聚焦於多感測器融合、SLAM與LiDAR/3D感測融合技術，直接解決AMR在智慧製造場域的自主導航與環境感知挑戰。學員將學習如何剖析智慧機器人感測、影像等關鍵零組件，並掌握高階AMR所需的定位建圖技術。實作環節將涵蓋從感測器數據採集到空間感知系統設計，確保學員能將所學應用於實際專案開發，提升機器人系統整合能力。
Q取得工研院與ICDL認證，對機器人工程師職涯有何助益？
A該課程結合工研院高階實務培訓與ICDL Robotics國際認證，為學員提供雙重專業能力證明。工研院的實戰訓練確保學員掌握智慧機器人感測與導航核心技術，而ICDL認證則驗證對機器人軟硬體架構、感測器控制及系統整合的扎實理解。這將強化個人技術硬實力，提升在AI機器人與自主移動系統領域的職場競爭力與決策賦能。
Q課程實作將使用哪些軟硬體工具或開發平台？
A該訓練模組將引導學員深入剖析智慧機器人感測、影像、SLAM及LiDAR/3D感測等關鍵零組件。實作環節著重於這些零組件的開發與整合，學員將學習如何運用相關開發工具進行數據採集、處理與融合。此類高階機器人課程通常會涉及ROS、Python、C++等程式語言，並可能搭配Gazebo等模擬環境或實際感測器硬體進行驗證，以實現SLAM與自主導航功能。
Q多感測器融合技術，如何解決機器人環境感知挑戰？
A多感測器融合技術是解決機器人環境感知與自主導航挑戰的核心。該課程將引導學員掌握LiDAR與3D感測技術的整合應用，透過融合不同感測器的數據，提升機器人對複雜環境的理解能力。學員將學習如何設計魯棒（Robust）的感知系統，有效處理雜訊、遮蔽與動態障礙物，確保AMR在實際工業場景中能精準定位與安全移動，大幅降低製造與物流中的人為錯誤。
