歷經工業 4.0，AI 智慧化已成為科技領域的核心，自動化生產與數據驅動的流程正改變業界的運作模式，傳統的系統及設備已不足以因應多樣化的挑戰，企業迫切需要能自主調整、快速應對需求的智慧載具，才能在不斷變動的市場中保持彈性與效率。
我們以 ROS（Robot Operating System，機器人作業系統）為核心，提供智慧化系統設計與整合服務。ROS 不僅是機器人開發框架，更能透過模組化與跨平台設計，整合感測器、導航演算法與控制系統，協助 AMR 與 AGV 的開發，讓自動化載具具備更高的靈活性，推動產線全面升級。
智慧化，從 ROS 開始
－提升效率與產線彈性－
透過 ROS 系統快速調整流程，協助企業因應多樣化需求與產線變動
－降低維護與改線成本－
以軟體與模組化設計取代傳統固定佈線，減少後續改造與維護的負擔
－整合數據與感測器－
將來自不同感測器的數據統一管理，提供更可靠的資訊做為決策依據
－銜接 AI 與智慧調度－
建立資料與系統架構，支援人工智慧與自動化調度的長期發展
將概念化為實際價值
從初期的開發諮詢與硬體規劃，到軟體開發與後續維護，我們提供完整的資源支持與顧問協作，協助企業或學研單位將構想落地為具體成果。
透過 ROS 架構，我們不僅確保 AMR 與 AGV 的導入具備高效率與彈性，更能降低維護與改線成本，整合感測數據、並且逐步建構可支援 AI 與智慧調度的系統基礎。這不只是單一專案的完成，而是一個能持續演進、伴隨產線成長的長期方案。
系統架構設計
規劃 ROS 架構以及模組配置，確保系統具備擴充性與穩定性
硬體設備規劃
挑選效能與穩定性兼顧的方案，實現軟硬體最佳搭配
軟體開發
涵蓋節點建置、導航演算法以及感測融合，打造完整 ROS 環境
整合與維護
現場落地部署並持續優化，確保系統長期穩定運轉與擴充
完整的規劃與支援服務
智慧化系統不僅需要工具與規劃，更仰賴人才與知識的持續累積。我們同時關注 ROS 的教育與培訓，從基礎學習到實務應用，協助不同層級的學研單位與企業團隊逐步掌握並應用這套框架。而在實際投入時，ROS 不同版本的差異，也常是學習與開發過程中需要考量的重要因素。
ROS
- 通訊架構：基於 ROS Master 的中心化架構
- 實時性：不具即時性，較適合研究、模擬與教學使用
- 安全性：缺乏原生資安設計
- 系統支援：主要支援 Ubuntu，其餘平台仰賴社群維護
- 軟體套件：生態、文件完整，支援多款模擬器與機器人平台
- 資源管理：單節點記憶體控制與簡單命名空間
ROS 2
- 通訊架構：採用 DDS 分散式通訊協定，支援無主機網路與 QoS
- 實時性：提供實時控制能力，適用於工業與安全要求場景
- 安全性：支援加密、認證與安全傳輸機制
- 系統支援：Ubuntu、Windows、RTOS、嵌入式系統等
- 軟體套件：生態快速擴張中，支援 ROS 向下相容與套件移植
- 資源管理：多節點、命名空間清晰，支援多機協作與組態化啟動
我們為協助開發者、學生與企業能循序漸進掌握 ROS 架構與應用，規劃了由淺入深的教學課程模組，包含入門學習、進階應用、專題實作及產業導向四大類型，滿足從教學端到產業實作的多元需求，從基礎入門到實務應用，打造專屬的 ROS 學習路徑！
小班教學制度
實驗開發套件
完整學習資源
初階課程
ROS 系統入門與實作基礎
- 認識 ROS 架構與應用趨勢
- 系統安裝與建立開發環境
- 操作 Node、Topic、Service 等基本通訊機制
- 透過模擬器（如 TurtleBot3 + Gazebo）進行簡易任務實作
進階課程
感測整合與導航應用
- 整合 Lidar、Camera 與底盤控制，建構 TF 架構
- 使用 Navigation Stack 完成地圖建構與路徑規劃
- 熟悉 RViz 與 Gazebo 模擬除錯、launch file 結構管理
- 學習自訂通訊結構（Message / Service / Action）
專題實作課程
AI 視覺與多機協作挑戰
- 實作 SLAM、障礙物避障、自主導航等功能
- 結合 OpenCV、深度學習模型實現 AI 應用
- 發展多機協作、自主決策等進階場景
- 最後專案成果發表與展示
應用導向課程
企業／學校客製專班
- 客製化內容導入，支援 AGV、AMR、機械手臂等平台
- 協助現場測試與產線整合
- 提供系統串接策略
- 與既有開發流程（PLC / SCADA / MES）協調整合應用