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課程簡介

機器人安全與可解釋性導論

  • 機器人系統安全與透明度概覽
  • 機器人與AI的法規及倫理背景
  • 標準與框架:ISO 26262、ISO 10218及ISO/IEC 42001

風險與危害分析

  • 識別自主及半自主系統中的危害
  • 執行失效模式與影響分析(FMEA)
  • 透過安全設計量化風險與減緩措施

驗證與確認技術

  • 在模擬環境中測試機器人行為
  • 形式化驗證與測試案例設計
  • 資料驅動的驗證與監控技術

安全案例開發

  • 安全案例的結構與內容
  • 記錄合規性與可追溯性
  • 使用工具進行證據管理與風險論證

機器人的可解釋AI

  • 讓決策過程透明化
  • 基於機器學習控制系統的可解釋性技術
  • 向使用者與監管機構解釋機器人行為

倫理與治理考量

  • 機器人與自主系統中的倫理原則
  • AI驅動機器人中的偏見、問責與責任
  • 在創新與公眾信任及法規之間取得平衡

實作工作坊:建構安全且可解釋的機器人場景

  • 在ROS 2或Gazebo中設計小型機器人模擬
  • 應用驗證與確認程序
  • 開發並呈現安全案例摘要

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備機器人系統與控制架構的基本了解
  • 熟悉Python程式設計與模擬工具
  • 具備系統工程或安全流程的知識

目標對象

  • 從事機器人或自主系統開發的系統工程師
  • 確保符合功能安全標準的安全主管
  • 監督機器人整合與部署的技術經理
 21 小時

人數


每位參與者的報價

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