AI 時代找文獻的方式

AI 工具很多，每個人方法也不一樣，我個人偏好利用 Claude

例如要搜尋 Wafer defect detection 近年論文，我可能提示 Wafer defect detection research in 2022-2025

或是 OOO  research in 2022-2025

搜尋結果

如果你可以使用 Claude Research 

這個搜尋會更加深入，而且會生成更加完整的文獻回顧

Claude Search搜尋結果

Claude

Claude Search

ChatGPT: 深入研究

Claude: Research

Grok: auto

Gemini 2.5 Flash: Deep Research

傳統的 IEEE xplore 也很好
不過AI 的方法比較有脈絡

另外Google scholar 可以同時搜尋不同資料庫，而且會呈現論文引用統計，無論廣度深度會比單獨 IEEE 完整

Unit 3-4 3d障礙偵測與避障演算法

knowledge graph 

Slides+

Unit 3: 3d障礙偵測演算法

3d障礙全域分析

障礙偵測(Recast 原理)

動態障礙偵測

Simulating A Navigation Assistant

Unit 4: 避障演算法

Voronoi an introduction 

Voronoi 2D navigation (show Voronoi) (Rural Road 2d)

Voronoi-based Safe Routing Planning (Country Alley  2d)

Voronoi waypoints for navigation (share) (Campus Alley 3d)

Voronoi start-up A* + Repelling (example illustrated)

Voronoi navigation with mobile obstacles 

Core Navigation Repalced with JEPA + A*

JEPA + A* vs. A*+Repelling comparison

JEPA-enhanced obstacle evaluation for adaptive navigation

• Follow-up

本單元重點在於 3D 感測、障礙物偵測以及安全路徑規劃演算法。

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學習講義：3D 障礙物偵測與導航演算法

課程名稱： 健康照護科技專題
單元主題： Unit 3 & 4 – 3D 環境感知與路徑規劃

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一、 Unit 3：3D 障礙物偵測演算法 (3D Obstacle Detection)

本單元探討輔具（如視障助行器）如何透過科技「看見」並分析 3D 環境中的潛在危險。

1. 核心概念：從 2D 到 3D

• 全局障礙物分析 (Global Obstacle Analysis)： 不同於傳統平面影像，3D 感測能分析物體的體積與深度。

• 體素化 (Voxelization)： 將 3D 空間切割成無數個小立方體（稱為「體素」，Voxel），以此判斷哪些空間是被佔據的，哪些是可以通行的。

• 靜態與動態偵測：

  • 靜態偵測： 識別牆壁、家具等固定障礙物。

  • 動態偵測： 即時追蹤行人、車輛等移動目標。

2. Recast Navigation 導航流程

Recast 是一種廣泛應用於機器人與遊戲領域的導航網格生成技術，流程如下：

1. 體素化 (Voxelization)： 建立 3D 世界的實體模型。

2. 濾波 (Filtering)： 去除雜訊，並過濾掉人類/機器人無法通過的狹窄區域。

3. 導航網格生成 (NavMesh Generation)： 生成一個簡化的多邊形網格，定義出確切的「可行走區域」。

3. 聲納 (Sonar) 模擬應用

• 利用超音波感測器模擬蝙蝠定位，將距離資訊轉化為提示音或觸覺回饋，協助使用者感知障礙物距離。

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二、 Unit 4：避障與路徑規劃 (Obstacle Avoidance & Path Planning)

在偵測到障礙物後，系統必須計算出一條最安全的路徑。

1. 馮羅諾圖 (Voronoi Diagram) 的應用

• 定義： 根據空間中障礙物點的分布，將空間劃分成多個區域。

• 安全特性： 馮羅諾圖的「邊界線」恰好是距離周圍所有障礙物最遠的點。

• 健康照護應用： 對於輪椅使用者或視障者，沿著馮羅諾圖的邊界行走，可以確保與兩側障礙物保持「最大安全距離」，避免碰撞。

2. 路徑規劃演算法比較

• 最短路徑演算法 (如 A 演算法)：* 雖然路徑最短、速度最快，但路徑往往會「貼近」牆角或障礙物邊緣。

• 基於馮羅諾圖的導航： 雖然路徑可能較長，但始終保持在通道的中央，安全性最高（Safest Path）。

3. 空間標記與地名 (Place Name)

• 將 Voronoi 區域與具體地點連結（如「廚房」、「大門出口」），實現更直覺的語音引導導航。

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三、 綜合工作流程總結

1. 感知 (Sense)： 透過 3D 感測器獲取原始數據。

2. 建模 (Model)： 使用 Recast 概念進行體素化並生成導航網格（Unit 3）。

3. 規劃 (Plan)： 應用 Voronoi 圖形理論，計算出一條最遠離障礙物的安全路徑（Unit 4）。

4. 執行 (Execute)： 透過語音或震動裝置，引導使用者避開危險。

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四、 自我檢測與討論

1. 為什麼在 3D 導航之前，必須先進行「體素化 (Voxelization)」？

2. 在狹窄的室內環境中，使用「最短路徑」和「最大安全路徑 (Voronoi)」各有什麼優缺點？

3. 聲納感測在偵測「動態障礙物」時會面臨哪些挑戰？

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CL#2 Understanding environments

 建議工具

使用 Claude Sonnet 4

使用 ChatGPT 5

使用 Gemini 2.5 Pro 免費額度最高 1M tokens

使用 Grok 4

 課堂練習 

Deadline: Saturday at 23:59

Send all the share links to  me chang212@gmail.com by email with subject CL#2  [your id, your name]

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至少做1題

 1. 選擇圖庫或你自己的照片，使用以下版型製作障礙物檢測

perspective

birds' eye and forward-facing

2.  選擇圖庫或你自己的照片，使用以下版型製作動態highlight障礙點，也可以自創動態顯示障礙點方式

3. 製作3d 障礙模型圖，模擬盲人行進

ＡＩ障礙偵測，行進模擬

4. 分別製作雲與閃電的物件，再將其組合 （參考如何合成複雜物件）

5. 已經製作洗手台與洗手訓練機的物件，請將其組合（參考如何合成複雜物件）

洗手台場景

洗手遊體感戲機

6. 已經製作好 CVD animation 與 process schedule 物件，將兩者組合起來 （參考如何合成複雜物件）

CVD

process schedule

如何合成複雜創作

 每次回應都有一個固定的 token 輸出上限，當一次要產生多個物件（比如多張投影片、多個元件、多段程式碼），每個物件能分配到的 token 預算就被稀釋了，結果就是每個都做得比較粗糙。

實務上比較好的策略是分批處理：

先把整體架構規劃好，然後一次專注做一到兩個物件，讓每個都能得到充分的細節和完成度。比如做投影片的時候，與其一次叫我生 7 張，不如先做前 3 張做到位，再繼續下一批。

如果你接下來有需要產生多個物件的任務，我們可以用這個方式來確保每一個的品質。

start with A*

prompt A*/BFS side-by-side

如何合成複雜創作 

• 雲與閃電的組合
• 洗手台與洗手訓練機
• CVD animation
  process schedule
  Merge process schedule with CVD animation (HTML)
  
  
• • 烏克蘭防空與蘇俄無人機航母系統攻防模擬
  • 大型系統模擬 1

Merge artifacts 雲與閃電的組合

 3d fractal cloud plain cloud

lightning (natural)

撰寫論文計畫書

 

體感洗手練習遊戲

 產生洗手台場景

Handwashing

AI打地鼠遊戲

 身體就是遙控器，結合影像辨識的AI打地鼠遊戲 （存為HTML 在電腦上使用，需要攝像頭）

Unit 2: 盲人環境輔助理解，空間導航

 Follow up of CL#1

AI 幫你填表格 (中原大學學生專用表格)

如何合成複雜的作品

Unit 2: 盲人環境輔助理解，空間導航

空間資訊與識別輔助 

盲人導航影像辨識 (基礎)

盲人導航像辨識2 (simple obstacle identification)

CL#1 AI in Computer Vision

 建議工具

使用 Claude Sonnet 4

使用 ChatGPT 5

使用 Gemini 2.5 Pro 免費額度最高 1M tokens

使用 Grok 4

 課堂練習 

Deadline: Saturday at 23:59

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至少做2題

1. Coastal Defense 依據圖片生成動畫

2. 上傳一張食物照片，使用nutrition analysis 模板程式分析熱量與營養