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國立勤益科技大學 電機工程系 白能勝所指導 黃偉哲的 適用於多人動態空間之視覺SLAM系統與人員智慧追蹤功能開發 （2021），提出MSI AMR關鍵因素是什麼，來自於邊緣運算、視覺系統、同時定位與地圖構建、語義分割、人員追蹤、決策樹。
而第二篇論文馬偕醫學院 長期照護研究所 葉明莉所指導 曾美萱的 中老年人對輔助機器人的態度與偏好 （2020），提出因為有 人機互動、輔助機器人、輔助偏好的重點而找出了 MSI AMR的解答。
MSI AMR進入發燒排行的影片
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適用於多人動態空間之視覺SLAM系統與人員智慧追蹤功能開發
為了解決MSI AMR 的問題，作者黃偉哲 這樣論述：
搭載邊緣運算平台之視覺移動載具，當其處於多人動態環境下，所使用之同時定位與地圖構建(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)系統容易受到動態干擾因素而導致地圖建構不佳情形發生，以至於影響其地圖品質與定位功能。本論文乃欲針對此現象藉由資料預處理與過濾的方式進行研究加以改善。另外於多人環境中，本論文開發一套針對特定人員識別與追蹤的功能系統，人員的追蹤將給予移動載具辨識特定使用者之信息，以利進行跟隨或關注等服務性任務，並藉以提升移動載具於現實空間的實用性應用。本系統所運行之視覺SLAM將結合語義分割神經網路，實現動態物件過濾功能，並針對邊緣運算平台設
計一高效神經網路架構，使其具備實時運算能力。而對於多人環境需要進行身份的識別，本文大致分成三個步驟完成，首先採用YOLOv4 Tiny物件檢測或trt_pose姿態估測提取圖像中的人員邊界框，接續基於雙目相機之深度圖進行圖像座標與相機座標之轉換以獲取人員的三維空間信息，最後利用無味卡爾曼濾波器(Unscented Kalman Filter, UKF)、FaceNet或結合兩者的決策樹融合三種方式完成目標人員的識別或追蹤。經由實驗與測試，證實使用過濾功能的視覺SLAM系統，使載具在動態環境或跟隨人員時，皆能有效降低動態物件干擾並完成較高品質的靜態地圖建構，進而提供更好的定位能力以提升系統整體的
穩定度。本論文所使用的決策樹融合方式對人員之追蹤，經由實驗亦證實能有效改善UKF與FaceNet追蹤方法的各自的缺點，並在多人環境中提供更加完善與穩定的追蹤性能。最後實測整體系統亦能有效獲得實時運算於邊緣運算平台，完成實現真正的離線、獨立且即時作業的能力。
中老年人對輔助機器人的態度與偏好
為了解決MSI AMR 的問題，作者曾美萱 這樣論述：
由於勞動人口減少及高齡人口日益增長的照顧需求，各國開始思考如何將高科技應用於中老年人日常生活。機器人應用技術的進步刺激了機器人的市場，各類應用於中高齡生活的機器人出現，目前機器人仍無法取代人類成為主要照顧者，隨著機器人在生活輔助的應用越來越多，未來機器人協助中老年人生活已為趨勢，對中老年人本人、家庭帶來幫助。許多研究都在關注機器人科技的進步與突破，缺乏中老年人對於未來機器人走進人類的生活的想法及接受度的相關研究。本研究為探討臺灣中老年人對機器人提供輔助的態度及看法為何，中老年人在生活接受輔助的偏好傾向為何?期望做為未來機器人導入生活使用之參考。本研究採用混合研究方法，量性部份以問卷調查收集中
老年人對機器人提供輔助的態度、看法及接受輔助的偏好，問卷專家效度 CVI 值為.85 以上,內在一致性信度係數為.83 以上，以居住北部年滿 50 歲者為對象，共發出 172 份問卷，有效問卷回收為161份，回收率為93.6%,並以SPSS 26.0套裝軟體進行資料分析。質性部份以焦點團體訪談及個人深度訪談瞭解中老年人對接受機器人輔助的想法，以居住北部年滿65歲者為對象，共訪談15位，時間40分鐘~90分鐘，每個團體共訪談一次，共分五場進行，再將訪談結果進行分析。研究結果在量性部份顯示80歲以上老年人網路每天使用率較其他年齡層低(42%);使用網路目的中以使用line或微信與朋友家人聊天為多(
71%);機器人使用經驗共62.7%從來沒用過機器人，使用過的機器人以掃地機器人及手機助理Siri、googel助理為多，中老年人的年齡對機器人的使用經驗有顯著差異(P