生活與應用科學科(一)科

「EasyDump垃圾籃」是協助國小學童打掃校園的好幫手。觀察學校外掃區的打掃情況，什麼時候會出現垃圾袋破掉的情況呢？答案是將垃圾袋拖出垃圾籃和將垃圾袋送上垃圾車的時候。因此，利用市售的三種升降平台，設計可以讓垃圾籃自動升降的功能。再強化升降平台的載重力，讓EasyDump垃圾籃可以承受更多的重量。接著利用Arduino及伺服馬達製作分離沙子和樹葉的抖沙器，減少沙子進入垃圾袋，讓同學可以更Easy取出垃圾袋。最後整合改良的垃圾籃、抖沙器、升降平台，讓EasyDump垃圾籃可以升到垃圾車車斗的高度，就能方便將裝滿垃圾的垃圾袋從垃圾籃中移動到垃圾車的車斗中。

想製作立式槳板SUP去體驗水上活動，動手做屬於自己的槳板。槳板裡面是軟軟的一個板子，然後外面包凝固紙漿的紙，讓紙硬化，承受重量時不能大變形，如果槳板大變形的話，上面的人就站不住，所以我們用紙把軟軟的墊子包起來，黏幾層才不會大變形呢？ 就是黏貼紙張的強度有多硬，才不會讓板子大變形這個概念，我們就是要研究用幾層紙可以讓這個紙張有硬度不大變形，但是紙板要越輕越好，這樣搬動起來才不會很吃力。

行車易因視線死角或疲勞駕駛造成交通事故，建築物也常因火災、有害氣體造成民眾或救難人員傷亡，故製作本系統： (一) 行車模式： 1.車外盲區設置鏡頭app顯示畫面，若偵測到行人則於app發出語音警示。 2.對駕駛臉部進行偵測，若判斷為疲勞則啟動提神裝置。也可偵測身體姿勢，自動啟動ChatGPT語音聊天或搥背。 3.交通事故發生時，由Line傳送車內影像給親友，若昏迷則由app傳送定位簡訊請求救援。 (二) 保安模式 1.偵測 室內空間人數，在火災發生或有害氣體過多時，由Line傳送地點及影像給屋主。同時遠端在app顯示位置、人數並可獲取影像並對照app平面圖規劃逃生或救援路線選擇。 2.貴重物體被竊取時，由Line傳送影像給屋主，再由app遠端繼續拍照或啟動警報器驅離。

本研究目的在於開發一款能夠自動吸取校園落葉的類掃地機器人，經參考相關研究和產品型態後，我們構想以落葉收集桶和自走控制系統分開的方式進行實驗和探究修正。 從實驗過程我們得出最佳落葉收集桶吸葉管徑是8cm，吸葉管口風速應高於19mph，吸葉管口離地面最佳高度為2cm。 自走控制系統我們採用Arduino整合影像辨識技術、馬達驅動模組、超音波感測，達到避障、偵測邊界的基本功能，結合兩大系統就能自動在指定範圍輕鬆吸取樹葉、枯枝等，並將其收集到集葉桶中。 本研究產出成品適用於大型的公共場所或樹木稀疏的平面區域。相對於人工清理，自走落葉收集機可以大幅節省人力成本和時間，對於課業繁忙的學生族群特別有用。

雜草被認為是不具經濟價值的東西，而近年來入侵的外來種植物，因為生長迅速且沒有天敵，所以危害了我們自然環境的原生植物，本研究使用稻草與小花蔓澤蘭，將之曬乾 並打碎後過篩出粗纖維，混合石蠟成為複合材料，試驗材料吸附油汙的效果。結果顯示，粗纖維與石蠟混合比例較高的1：3時，因為有更多的石蠟使材料穩固能吸附較多的油汙，稻草組的平均吸油汙量為7.19g，小花蔓澤蘭組只有3.25g，為同比例的稻草組的64.3％，稻草組的平均飽和比為1：3.22，吸附油汙達到最高8.07g，小花蔓澤蘭組的平均飽和比只有1：2.60，吸附油汙重只有4.72g，為稻草粗纖維的58.5%。未來將研究此複合材料應用於生活上的吸附油汙，或利用複合材料在其他領域上來提高雜草附加價值。

利用家中常見「義大利麵」進行一系列「造橋大師--義大利麵線橋實驗」，看看「義大利麵線橋－樑柱材質」、「義大利麵線橋－樑柱粗度」、「義大利麵線橋－橋樑距離」、「義大利麵線橋--底橋間隔」、「義大利麵線橋--橋墩避震種類」、「義大利麵線橋-椼橋結構」等方向研究，可以讓「造橋大師--義大利麵線橋」成為負重之最佳組合。

在醫院到學校為新生進行體檢後，許多同學對檢查報告中的異常一無所知，紛紛向老師求助。然而，由於老師缺乏醫學背景，無法提供明確的解釋。這促使我們思考如何利用AI來幫助同學理解檢查異常項目。 最初，使用AI Agent-Coze創建了第一代機器人，但受限於AI算力，操作上限制很多。參加智慧物聯網創意應用競賽時，評審要求--花一年時間，換個方法再做一次。因此決定改用Python進行開發下一代機器人。Python不僅能處理和轉換數據，還能靈活實現各種邏輯操作。此外，以英文撰寫prompt，能有效減少翻譯成中文時的token消耗。 最終，成功開發了新版本的機器人。與Coze方案相比，新方法大幅降低了token使用量。根據保守估算，token消耗減少至原來的1/500，顯著提升了效率並達成實驗目標。

本研究透過專家訪談了解自行車訓練核心訓練要素，開發「我的AI自行車教練」系統，期能提升初學者騎乘穩定性，利用micro:bit三軸加速度感測器即時監控騎乘姿勢變化、霍爾感應器量測速度以及i20心率感測器偵測心跳。所有數據透過藍芽傳送至 Scratch (bDesigner)，進行即時騎乘姿勢與數據可視化呈現，並整合生成式人工智慧（GAI）分析結果，提供個人化的訓練建議與姿勢調整建議，最後讓訓練者進行實際測試。結果顯示，本系統能有效提升騎乘姿勢穩定性與騎乘效率，GAI能提供科學化的訓練報告及精準訓練建議，與專業自行車教練的意見一致，證明「我的AI自行車教練」具實用性與應用潛力。

天燈伴隨火源升空象徵人們祈福與祝願，為臺灣重要文化傳承。升空過程，種種因素造成天燈失穩墜落，而燃燒未盡可能引發火災。過去研究多著重於熱源、造型及風阻等影響，卻忽略實地環境風場影響。我們於現地實驗測量天燈升力，後續建立浮力模型、簡易風洞測試和商家訪談驗證。結果發現：天燈飛行的搖擺與熱氣洩漏是影響上升的主要因素，其中側向風速為搖擺主因，地面風場變化更是關鍵。針對分析結果，建議縮小底部開口至原三分之一，可降低56%熱氣流失。另建議設置地面風速監測及管制施放燈號，確保順利飛行至高空。提出「大天燈共乘」構想，提供雙倍書寫空間，耗能僅增約1.37倍，減少回收負擔。成果可作為天燈施放安全與環保政策之參考。

本研究針對傳統手推車於上坡、下坡及搬運重物時操作費力的問題，設計一套具智慧感測與動力輔助功能的自適應電動手推車系統。整合雙霍爾感測器偵測輪胎轉速與方向、陀螺儀辨識傾斜角度，以及壓力感測器判斷推拉意圖，可依環境與操作情境自動調節馬達輸出功率。我們建構13項輔助邏輯規則，簡化系統運算並提升反應效率。 實測推動34.5公斤負載上坡時，未啟動系統需7686克重（約75.3N）推力，啟動後降為1167克重（約11.4N），省力幅度達84.8%邀請100位使用者操作問卷，88%認為前推較省力，95%在上坡感受到輔助效果，75%認為下坡時系統阻力可防止滑動。 實驗結果證實本系統具備良好穩定性與實用性，未來可應用於物流推車、長照輔具或電動輪椅，提升操作便利與安全性。