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110-1 物聯網期末考
1. 說明車道偏離警示系統的運作? （6%）
Ans:
利用車道感知器，提供持續且即時地偵測車輛與車道線間的相對位置(3%)，無打方向燈的情況下
逐漸偏移既定車道，將自動發出聲響或視覺警示(3%)
2. 簡述機器人應用的 4種分類。（2% each, 8% total）(任選 4種)
Ans:
產業用智慧機器人、教育/娛樂型機器人、醫療照護機器人、服務型機器人、擬人機器人、仿
生機器人 (任選 4種)
3. 請簡述 NFC 的三種工作模式。(2% each, 6% total)
Ans:
(a) 卡片感應模式（Card emulation） (2%)
(b) 點對點模式（Peer-to-Peer mode）
(c) 讀卡模式（Reader/Writer mode）。
4. 條碼技術具有三個方面的優點 (2% each, 6% total)
Ans:
(a) 高可靠性與高準確性
(b) 高數據輸入效率
(c) 低成本
5. 請描述何謂藍牙的 Piconet 架構。(a)由幾個藍牙(2%)裝置所組成何種架構(2%)？(b)說明有幾種
角色與功能(4%)。(c)一個藍牙裝置可不可以成為多個 Piconet 的成員呢？如何進行呢？此種網
路的名稱是？(6%) (d) BLE 是什麼？(2%) (e) 低功耗廣域網路 LPWAN 的兩種技術為何？(4%)
(f) ZigBee 的三個優點是什麼？(2%, 26% total)
Ans:
(a) Piconet 架構是指由 2至8個(2%)藍牙裝置所組成主僕式（Mater-Slave）架構(2%)。
(b) 所謂的主僕式架構指的是在 Piconet 中，存在一個藍牙裝置扮演主人（Master） 的角色，而
其他的藍牙裝置則扮演僕人（Slave）的角色。(4%)
(c) 可以(2%)，Piconet 跟 Piconet 之間，透過共同的 Slave 角色(2%)來扮演中間人，便可以讓
兩個 Piconet 中的 Master 進行溝通。
稱為擴散網 (Scatternet) (2%)
(d) 藍芽低能耗 (2%)
(e) LoRa, NB-IoT (2% each)
(f) ZigBee 是一種用在短距離下的無線通訊協定（低速、低耗電、低成本與低複雜度）(2%, 6%)
6. (a) 手機的換手模式有哪幾種(4%)，其差異為何？(4%)
(b) 蜂巢式網路哪四個部分所組成？(2% each, 8% total)
(c) 手機換手是何意？(2%) (18% total)
110-1 物聯網期末考
Ans:
(a) 換手模式可分為 Hard HandOver 及Soft HandOver 兩種(4%)
Hard HandOver，會先與 Serving BS 斷線接著再跟 Target BS 連線(2%)
Soft HandOver 會先跟 Target BS 取得連線再與 Serving BS 斷線(2%)
(b) 行動裝置(Mobile Station, MS)，基地台(Base Station)、核心網路(Core Network, CN)及網際網路
(Internet) (2% each)
(c) 行動通訊 MS 從一個通訊網路切換到另一個通訊網路 (2%)
7. (a) RFID 兩個組成元件是什麼？(2% each, 4% total) (b)依照存取方式的不同，分有哪三種類型的
RFID 標籤？(2% each, 6% total) (c)依照電力來源的不同，分有哪三種類型的 RFID 標籤？(2%
each, 6% total) (d) 寫出兩個 RFID 特性 (2% each, 4% total) (e) 被動式 RFID 的通訊方式為何？
(4%) (24%)
Ans:
(a) 電子標籤（Tag）, 讀取器（Reader）(2% each)
(b) 唯讀、一寫多讀、可讀寫(2% each)
(c) 被動式、半被動式、主動式 (2% each)
(d) 型態多樣性, 重複使用性, 資料讀寫性, 穿透性, 儲存擴充性, 安全性, 便利性 (2% each)
(e) 接收讀取器傳來的電磁波，產生運作時需要的電能，再將資料或訊號回傳。(4%)
8. 簡述 Google Self-Driving Car 所包含的三項物聯網技術(2% each) （6% total）
Ans:
(1) LiDAR 光學雷達(2%)：架設在車頂上的 LiDAR 光學雷達，是 Google 自動駕車的核心設
備，藉由 360 度旋轉的雷射測距儀，頻繁的掃描四周環境，使 Google 自動駕駛車具備有即
時繪製三維空間中之立體物體積的能力，藉此讓行車電腦得知周遭環境的物體外形與相對
應的位置距離。
(2) 色彩辨識攝影機(2%)：色彩攝影機安裝在 Google 自動駕駛車的正前方，依據路面顏色的差
異與道路標線的形狀，行車電腦得以辨識車輛周遭道路的狀況，藉由此資訊可更進一步判
斷出是否可以變換車道，或可否有超車等行為。此外，色彩辨識攝影機的色彩辨識能力，
搭配 LiDAR 光學雷達的物體外形辨識，更能讓行車電腦精準地判斷其所掃描到的物體為
何。
(3) GPS 全球定位系統(2%)：透過 GPS 全球定位系統，得以計算出車輛所在的經緯度，進一步
搭配 Google Map 大數據電子地圖，更可計算出起點與終點的最佳路徑，以避開道路壅塞地
段以降低行車時間。
(4) 三軸陀螺儀與三軸加速度計(2%)：透過三軸加速度計，可以得知車輛的加速與減速的行
為，再配合時間的戳記紀錄，即可推算出車輛移動的距離，此外，將輪胎的半徑與輪圈的
轉速加入至車輛移動的距離考量，更可將移動誤差值降低至最低。而在另一方面，透過三
軸陀螺儀，則可以知道車輛的轉向行為，將車速的加減速狀況與方向的資訊相結合，配合
GPS 全球定位系統與 Google Map 大數據電子地圖，則可得到更精確的定位結果。