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中華大學 工業管理學系 劉光泰所指導 翁偉軒的 半導體設備商評選機械手臂關鍵因素之探討 （2021），提出2022 7人座關鍵因素是什麼，來自於層級分析法、機械手臂、供應商評選。
而第二篇論文國立彰化師範大學 電子工程學系 黃其泮所指導 許濬瓘的 基於Kinect應用之機器人教導系統 （2021），提出因為有 Kinect感測器、人型機器人、人體動作模仿的重點而找出了 2022 7人座的解答。
半導體設備商評選機械手臂關鍵因素之探討
為了解決2022 7人座 的問題，作者翁偉軒 這樣論述：
本論文研究目的在於以 AHP 層級分析法探討半導體設備商於評選晶圓搬送機械手臂的準則並且將複雜的決策及過程系統化，找出最佳方案及各評選準則之優先順序。本論文研究首先利用文獻探討整理出國內外國內外供應商評選之項目，並且歸納出四項評選標準作為 AHP 層級結構的第一層級，分別為品質準則、服務準則、技術準則、成本準則，接著透過專家訪談及會議訂出十二項第二層評量指標，最後以半導體設備商評選團隊為對象，進行 AHP 層級分析法問卷分析，最後建構出半導體設備商於評選晶圓搬送機器手臂的各項評量準則及優先順序。本研究提出的四項評量標準中，品質準則所佔權重為最高，依次為服務準則、成本準則、技術準則。而品質準則
中又以精度/穩定度為最重要占比最高，服務準則是以售後維修及支援占比最高，成本準則則是以報價為最重要，最後技術準則是以製程規劃能力為最重要占比最高。透過本研究的層級結構分析法，期盼能夠提供給半導體設備商或相關企業作為參考及評選依據，並且期盼能夠為相關供應鏈體系做出貢獻。關鍵字:層級分析法、機械手臂、供應商評選
基於Kinect應用之機器人教導系統
為了解決2022 7人座 的問題，作者許濬瓘 這樣論述：
在這個科技日新月異的時代中，機器人的運用已是司空見慣的事情，社會中各個方面都有應用的地方。在機器人當中，人形機器人屬於其中較複雜的類型，為了模仿人體動作，需要進行複雜的動作運算與結果的分類判斷，這導致其開發與使用上的困難。本系統嘗試簡化人型機器人在開發與學習人體動作上過於複雜的問題，Kinect的利用成為其中的關鍵，利用Kinect中人體追蹤的功能對人體在空間中的三維座標進行捕捉，再利用逆向運動方程將座標簡化成關節角度，最後用來驅動機器人進行動作，來達到簡化複雜運算與實時模仿人體動作的目標。從實驗結果表明，本系統能使機器人正確的跟隨人體動作，這證明利用Kinect設備能有效且簡單的控制機器人
，並避開原本所需的複雜動作模型計算。