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arduino控制多個伺服馬達的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦施士文寫的 Arduino 微電腦應用實習含AMA 先進微控制器應用認證中級(Fundamentals Level) - 使用IPOE M3 - 最新版(第四版) - 附MOSME行動學習一點通：學科.影音.診斷.評量.加值 和施威銘研究室的 Flag’s 創客‧自造者工作坊 用 ESP32 × Arduino IDE 學 AI 機器學習都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Arduino 常用感測模組控制 - 高英工商也說明：合語言的控制程式；普徧改為以Arduino 控制板上來作各種電子電路模組的控制 ... 制馬達的轉速及角度、利用紅外線組成遙控家電開關動作、利用伺服馬達 ...
這兩本書分別來自台科大 和旗標所出版 。
中原大學 電機工程學系 廖裕評所指導 吳子健的 基於深度學習之視覺辨識之除蟲機器人 （2021），提出arduino控制多個伺服馬達關鍵因素是什麼，來自於人工智能、深度學習、麥克納姆輪、深度攝影機、PID控制、機器人。
而第二篇論文國立虎尾科技大學 機械與電腦輔助工程系碩士班 鄭芳松所指導 吳憲寬的 具人體姿態與位移敏捷度分析之網球訓練模組開發 （2021），提出因為有 人體姿態、機電整合、影像處理、網球訓練、C#的重點而找出了 arduino控制多個伺服馬達的解答。
最後網站伺服馬達一直轉的影片第1集則補充：Arduino 筆記(15)：控制伺服馬達Servo - 天花板隨記- 2017年3月15日— 同樣都可控制正轉反轉以及轉速，簡單的說最大的差別在於伺服馬達有回饋反授的... attach(pin, min, max) ...
Arduino 微電腦應用實習含AMA 先進微控制器應用認證中級(Fundamentals Level) - 使用IPOE M3 - 最新版(第四版) - 附MOSME行動學習一點通：學科.影音.診斷.評量.加值
為了解決arduino控制多個伺服馬達 的問題，作者施士文 這樣論述：
1. 本書傳承Arduino設計理念，以淺顯易懂的論述引導讀者快速進入微電腦控制領域，使學習者擺脫過往因艱深的專業論述所造成的學習挫折。 2. 教學內容清楚明瞭：除文字敘述外，輔以操作影片，教學成效加倍。 3. 主題式引導學習：除基本的認知學習外，進一步將專題製作常使用的概念導引進來，擺脫片段式學習，讓學習者在完成每一個主題後，即可應用在專題製作上，也可說是一個完整的成品。 4. 適合電機電子群專題製作、單晶片實習、微處理機實習等課程外，生機科機電整合、汽車科汽車電子、專題製作，機械科機械電學實習，其他如設計職群，可以在作品上加入一些聲光效果或遙控裝置
，來增加產品的價值性及新穎性，讓作品更生動活潑，也能與觀眾產生互動的效果。
基於深度學習之視覺辨識之除蟲機器人
為了解決arduino控制多個伺服馬達 的問題，作者吳子健 這樣論述：
根據統計，台灣農藥每單位用量，每公頃平均最高曾到十七公斤，居高世界第一位。而農藥用多了，食品內的農藥濃度便會提升，對土壤和人體都會產生嚴重影響。因此近年出現了許多的有機農場，有機農場的要求是不使用人工化學合成農藥丶人工合成肥料等等。但是有機種植的困難多，由其蟲害的問題更是讓農夫十分頭痛。解決蟲害最快的方式是直接用人進行觀察並除蟲。但是近年來台灣的高齡化丶少子化與新冠肺炎(Covid-19)的多重影響下，使勞動力大幅下降。 因此本文提出一種智能除蟲機器人，其結合了人工智能(Artificial intelligence, AI)丶深度攝影機丶自走車丶小型機器手臂與麥克納姆輪等裝置，應用於有機農
場中的自動除蟲機器人。除蟲機器人包括三個系統：視覺系統丶移動機構和驅蟲裝置。其中視覺系統能夠對害蟲辨識，也能夠取得距離。再把害蟲的位置傳給移動機構，機器人便會移動到害蟲的面前。最後使用驅蟲裝置，轉動機器手臂並啟動除蟲器，完成除蟲動作。
Flag’s 創客‧自造者工作坊 用 ESP32 × Arduino IDE 學 AI 機器學習
為了解決arduino控制多個伺服馬達 的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：
不用靠電腦！單晶片就能訓練神經網路、即時預測 一般初學機器學習, 都是使用別人準備好的資料集, 並在電腦上進行訓練、預測教材上設計好的題目, 像是套好招一樣, 即使結果正確, 卻沒有太高的真實感。加上解決的問題常常離我們太遙遠, 像是其他國家城市的物價預測、英文評論的分類等等, 練習起來也較缺乏臨場感。 為了破除上述缺點, 本產品採取最直接的方式, 以單晶片結合感測器蒐集真實資料作為資料集, 進行必要的資料預處理後, 不用透過電腦, 直接在單晶片上建構神經網路進行訓練與預測, 自己的資料自己生, 實戰驗證機器學習理論。這樣的作法還能針對周遭生活遇到的實務問題設計解決方案
, 透過實作應用加深對機器學習的理解。 為達成上述目標, 本產品使用 ESP32 單晶片與 Arduino IDE 實作, 所有實驗都從蒐集資料開始, 一路到神經網路的建立、訓練、即時預測, 一站式全部都在 ESP32 上實作。實驗最後還會搭配 ESP32 的 Wi-Fi 功能, 整合成 AIoT 智慧連網的應用範例。內容涵蓋以下代表性的機器學習問題： ● [迴歸分析]：使用電子秤講解迴歸問題, 利用神經網路找出秤重模組感測值與實際值的關係來校正電子秤, 免除傳統校正需了解秤重模組特性與背後程式庫等相較複雜的問題。在校正電子秤後更結合現有的網路服務, 實現在 LINE 上做雲端
飲食管理的料理秤。 ● [二元分類]：透過顏色與接近感測器蒐集熟成香蕉與未熟成香蕉的特徵資料, 經過訓練後, 神經網路即可分辨所偵測的香蕉是否已熟成, 再結合網路功能, 實現水果未熟成數量檢測系統。 ● [多元分類]：利用加速度計與陀螺儀來蒐集手勢資料, 然後訓練一個可以辨識手勢的神經網路, 藉由每個人手勢速度與軌跡都不同的特性, 做一個手勢辨識解鎖的 AIoT 應用。 除了機器學習, 本產品也針對 C++ 程式語言基礎作進一步的補充, 讓您一併學會 C++ 基本語法。 本產品除實驗手冊外，實驗過程中有任何問題或是建議都可以在 Facebook 粉絲專頁《旗標創
客‧自造者工作坊》中留言，即有專人為您服務。 ● 粉絲專頁網址:www.facebook.com/flagmaker3257/ 本產品 Windows / Mac 皆適用 本書特色 ● 使用 ESP32 從蒐集資料、訓練神經網路、即時預測一條龍實作機器學習應用 ● 結合感測器蒐集真實資料解決實務問題, 透過實作學機器學習更直觀 ● 涵蓋迴歸分析、二元分類、多元分類等代表性機器學習應用實例 ● 整合網路實作雲端飲食管理、手勢解鎖、水果未熟成通知等 AIoT 應用
具人體姿態與位移敏捷度分析之網球訓練模組開發
為了解決arduino控制多個伺服馬達 的問題，作者吳憲寬 這樣論述：
科技技術迅速發展下，隨著多元化之科技應用以深入日常生活中各種層面下，運動場域也漸漸導入新科技，除了應用於提升觀賽體驗外，同時也將職業運動員之訓練、健身鍛鍊與粉絲參與等導入其中。長久以來，運動科技對於運動員體能與表現提升，已有實證根據，職業賽事及選手透過運動科技達到提升運動表現與減少運動傷害等兩大目的。有鑑於此，本研究動機為建置一套個人化網球訓練模組，透過振動感測器與網球拍進行結合進而感測網球員擊球時機與其相關數據，並透過CCD相機與AI人工智慧技術將網球運動員訓練期間之運動姿態進行擷取並分析其骨幹姿態，本研究分為外掛式網球感測裝置、網球擊球動作分析與網球位移敏捷度分析三套系統，系統一為外掛式
網球感測裝置為透過arduino模組與jy901九軸加速規所構成之感測裝置，進行網球拍振動值之資料擷取後，並透過socket通訊模式將所獲資訊傳至PC端；系統二為網球擊球動作分析為透過logitech C270相機進行網球運動員擊球狀態之圖像擷取，將所獲得之圖進行影像處理並分析其骨幹姿態；系統三為網球位移敏捷度分析為使用網球轉動機構上之PLC下達指令於馬達驅動器進行伺服馬達之轉動，以控制馬達轉動並給於網球員不同擊球角度，達到訓練網球員物移敏捷度訓練之目的。實驗結果顯示: (1)透過C#撰寫程式將電腦做為Server端與Client端之arduino模組與jy901九軸加速規進行通訊連線，達到獲
得網球拍振動值之目的；(2) 骨幹姿態分析準確度為單人圖像準確度76%、多人圖像準確度64%以及物外物判率為2%；(3) 網球轉動機構由馬達驅動器進行伺服馬達轉動，形成不同發球角度，達到訓練網球員物移敏捷度訓練之目的。