●技術簡介：
無人機遞送是目前的新興應用；然而，現有的無人機遞送系統均只能透過GPS運送到戶外空曠空間，無法直接將貨物送進大樓內或是顧客的家門口。在COVID-19爆發的年代，我們以減少人與人接觸為目標，提出一可送至大樓內、甚至是公寓的住家門口的無人機送餐系統，藉由所開發的視覺定位技術，以達成無人機的全自動操控。
●技術之科學突破性：
為了達成在GPS不良狀況下的無人機自動飛航，我們開發了名為Vision-Based Global Positioning System(VB-GPS)的互補式定位技術，該技術整合Visiual SLAM與模型定位方法(Model-based Localization；MBL)，以達成即時、無累積誤差的視覺定位結果，且已發表於頂尖國際期刊。
傳統視覺定位技術分為Visual SLAM與MBL。Visual SLAM可即時執行，不過僅能估測相對位移，而且會有累積誤差的問題，另外，如果發生追蹤失敗的狀況，則會無法繼續運作；而MBL，需要事先建立場景模型，定位時藉由比對當前畫面與模型點雲，以完成定位。該方法只需單張即可運作，不過如果測試影像與訓練影像有較大的差異(如：光線、攝影機視角)，則會出現較大誤差或是無法定位的情形。而本團隊所提出的互補式定位技術，藉由整合兩視覺定位系統，以克服彼此的缺點，達成即時、無累積誤差的視覺定位目標。
該技術分為客戶瑞與伺服器端。客戶端的Visual SLAM負責即時估測連續影像的相對關係，伺服器端的模型定位系統負責提供世界座標並修正SLAM累積誤差的問題。該系統的特色為不假定Visual SLAM或模型定位必為正確，而是以其任一立均有可能出錯當作方法設計。當SLAM端出現追蹤失敗時，會造成尺度偏移情形，因此，我們持續透過比對兩個時間點的影像在模型定位系統座標系中的位置，以校正其偏移。對於模型定位的結果，我們也透過其比對特徵點的分布及正確數據比例(Inlier ratio)，及與Visual SLAM的相對位置估計差值來判斷此時是否為正確估測。當模型定位為正確估測時，則當前位置將以模型定位為主，否則則以Visual SLAM估測的位置當作結果。
我們已將所提的VB-GPS與ORB-SLAM, MBL以及PoseNet在六個場景上進行比較。實驗結果顯示，VB-GPS可達成0.27公尺與0.95°的平均誤差定位結果，遠勝過另外三種現有視覺定位技術(ORB-SLAM: 2.00公尺與1.57°；MBL: 0.62公尺與1.3°，MBL有一場景無法定位；PoseNet: 9.51公尺與135.71°)。由展示影片可知，我們也將VB-GPS運用於無人機自動飛航，VB-GPS的精準定位與即時運算，足以支援無人機的即時飛控要求。
●技術之產業應用性：
下面段落為目前國際知名公司的無人機遞送系統的簡介與技術分類。如下所示，現有系統的無人機都只能透過GPS送貨到戶外空曠空間，或是設置一個平台供無人機起飛和降落；這些系統都需要穩定的GPS訊號才能達成。相較之下，結合GPS和我們的VB-GPS技術，則可完成從快遞公司的倉庫，直接送貨到顧客家中的一條龍服務，中間無須額外的人力介入。除了節省人力外，更進一步在當前COVID-19爆發的年代，我們將更能減少人與人接觸，同時讓居家檢疫更為可行。此外，所提的VB-GPS技術，並非只能應用於無人機，也可用於任何第一人稱攝影機之即時定位，如：自駕車、倉庫的送貨機器人、VR/AR等。因此，相信所提技術除了在物流上有其產業應用性，在未來，將有機會運用在各個具有可移動攝影機的產業上，如：運動攝影機、行車紀錄器、導航系統、掃地機器人、VR/AR眼鏡等。

國際知名公司的無人機遞送系統的簡介與技術分類：
Amazon Prime Air、Alphabet Project Wing、Flytrex drone delivery system、Rakuten、JD drone system、Zing等系統的戶外定位技術為GPS。無人機可運送到戶外空曠空間，例如，顧客的庭院或後院。
DHL Parcelcopter 4.0、Flirtey的戶外定位技術為GPS。該系統於戶外空曠空間設置一個平台供無人機起飛和降落。
Zipline的戶外定位技術為GPS RTK。該系統於戶外空曠空間設置一個平台供無人機起飛和降落。

線上展網址：
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