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機器人機構設計及實例解析

為了解決直角的問題，作者 這樣論述：

本書通過理論講解與實例解析相結合的方式，詳細介紹了機器人機構設計的過程和要點。主要內容包括:機器人機構總體設計、機器人驅動機構、機器人傳動機構、機器人機身與臂部機構、機器人腕部機構、機器人手部機構、機器人移動機構。各類機構都有典型實例解析，第一章詳細講解了機器人機構設計的綜合實例。   本書內容清晰，系統性強，可以為從事機器人設計與研發的科研人員、技術人員提供幫助，也可供高校相關專業的師生學習參考。

直角進入發燒排行的影片

考量CSI相位偏移偵測與校正之室內定位演算法

為了解決直角的問題，作者林聖曄 這樣論述：

通道狀態資訊(Channel StateInformation, CSI)可用於室內定位，起到監視人們生活的作用。它使用Wi-Fi多通道訊號，不受光源、聲音干擾，並具備優異的角度、距離感測能力。本文研究中心頻率5.22GHz，頻寬20MHz，56子載波的CSI量測值。在9個不同位置，收集實驗室中57個位置傳送的CSI訊號。在本研究中，我們發現隨機π跳動問題，使得每根天線的相位可能出現±π偏移，這主要是硬件的鎖相環造成的。由於相位的不同，三根天線之間有四種可能的相位差組合。為了估計使用者的位置，我們把CSI量測值轉化為熱力圖作為深度學習網路模型的輸入，來解決本問題。為了克服多路徑效應，經由多訊

號分類(Multiple Signal Classification, MUSIC)計算出到達角(Angle of Arrival, AoA)與飛行時間(Time of Flight, ToF)的熱力圖。然而，由於ToF量測平台存在延時偏移，在本研究中，把熱力圖最大值對應的距離平移到信號強度(Received Signal Strength Indicator, RSSI)對應的距離，再以接入點(access point, AP)的位置為中心，朝向為AoA參考方向，把極坐標轉為直角坐標。由於每根天線可能有π相位偏移，三根天線之間有四種相位組合，所以每筆資料的Rx有四張熱力圖。本文以卷積神經網路

(Convolutional Neural Network, CNN)、殘差神經網路(Residual Neural Network, ResNet)等神經網絡組成的深度學習網路(Deep Learning based wireless localization, DLoc)，用訓練出的模型對不同位置的預測準確度，來探究AP數量、相位校正等因素對深度學習效能的影響，並與深度卷積網路(Deep Neural Network, DNN)和SpotFi的方法在校正π相位偏移的效能上作對比。

新駕考全套教程：輕鬆學車考駕照(第四版)

為了解決直角的問題，作者 這樣論述：

《新駕考全套教程——輕鬆學車考駕照》（第四版）嚴格按照《機動車駕駛人考試內容與方法》（GA 1026-2017）和2022年4月1日開始實施的《機動車駕駛證申領和使用規定》（公安部令第162號）的要求進行編寫，詳細介紹了學習機動車駕駛技術和考取機動車駕駛證的相關知識。內容包括學車考證須知、汽車駕駛入門、科目一（道路交通安全法律、法規和相關知識）考試、科目二（場地駕駛技能）考試、科目三（道路駕駛技能）考試、科目四（安全文明駕駛常識）考試及全套理論考試題庫。 本書圖文並茂，形象直觀，由淺入深，語言精練，通俗易懂，實用性強，適用於報考C類機動車駕駛證的人員閱讀，對其他類別駕考人

員也有一定的參考價值。

利用影像辨識技術建構太陽能板角度追蹤系統

為了解決直角的問題，作者唐佳華 這樣論述：

目前太陽能光電設置方向在北半球太陽光電陣列以面對正南、南半球太陽光電陣列以面對正北可得到最高發電效率。但太陽能系統若要取得更高的日照強度，就是要讓陽光垂直照射到太陽能板，所以須讓太陽能板處於最佳傾斜角度，在台灣各地傾斜角度不同，緯度越高時，相應的傾斜角也越大，目前台灣地區的裝設角度大多是向正南向傾斜約 23.5 度或與當地緯度接近即可，以確保最佳發電量。本研究是利用攝影機以影像辨識技術來判斷太陽位置後，藉由機械裝置自動修正太陽能板與太陽之角度，使太陽能板與太陽照射呈垂直角度就可以取得最佳的發電角度進而獲取最大的發電效能。依據實驗數據分析可得本研究設計之太陽能板角度追蹤系統的平均總電量增加百分

比高於傳統固定式角度太陽能板裝置14.37％，證明本研究設計之太陽能板角度追蹤系統確實有效增加太陽能板的發電量。另外，本文設計之太陽能板角度追蹤系統於6:00~7:00及16:30~17:30時段平均最大電量及平均最大電量差值百分比，都優於傳統固定式角度太陽能板裝置。