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1. 建立機器人步態控制強化學習訓練（Reinforcement Learning, RL） 2. 機器人模型(USD、URDF)建立及校正 3. 馬達位置控制（Position Control）及 PID 控制 4. 建立模擬訓練(Isaac Sim)、實際機器人佈署與驗證(Sim-to-Real) 5. 本專案應用於實踐機器人步態控制

雲端與機房維運,具體任務包含: 1.使用 Kubernetes 進行容器化應用部署、管理與維運 2.使用 VMware 建置與管理虛擬化環境 3.負責網路與機房基礎設施維運、監控與問題排除

1. 無人機邊緣運算之影像分析技術與視覺導控演算法開發。 2. 基於 NVIDIA Isaac Sim 進行無人機環境感知與視覺導控模擬。