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這兩本書分別來自旗標 和台科大所出版 。
南臺科技大學 電子工程系 黎靖所指導 黃孟涵的 車道辨識之卷積神經網路架構設計 （2021），提出python控制馬達關鍵因素是什麼，來自於卷積神經網路、PyTorch、車道辨識。
而第二篇論文中原大學 電機工程學系 廖裕評所指導 吳子健的 基於深度學習之視覺辨識之除蟲機器人 （2021），提出因為有 人工智能、深度學習、麥克納姆輪、深度攝影機、PID控制、機器人的重點而找出了 python控制馬達的解答。
Flag’s 旗標創客.自造者工作坊 用 Python 蓋出物聯網智慧屋
為了解決python控制馬達 的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：
物聯網IoT這幾年來快速發展，已蔚為一股勢不可擋的風潮，從物流、交通、軍事、農業到醫療、建築，各個產業都爭相引入這項技術，並且都帶來了革命性的創新，但這些領域都與我們有些距離，你是否想過當這項技術進入尋常百姓家會迸出甚麼新火花呢。 本套件就會帶你透過10個電子零件，加上雷射切割外殼，製作出一間擁有各種智慧家電的房屋，並與雲端平台整合出多種應用，手機遠端遙控家電、雲端資料空汙警報、溫濕度感測自動空調、人臉辨識門禁系統、表情辨識幼兒照護、室內聲光氣氛控制、防盜社群守望相助等智慧功能應有盡有，開放式的設計讓你能一眼看清楚所有家電的擺設，方便學習電子元件的工作原理以及線路
配置，旗標科技精心設計的雷切外殼，讓智慧屋不插電時也依然是可愛的擺飾，當然你也可以在外殼上進行彩繪，使它成為屬於你獨一無二的智慧屋。 本書特色 ● 組裝雷切物聯網智慧展示屋 [DIY] ● 貼近日常生活應用的18個實驗 [CODE] ● 手機APP控制介面客製化設計[ART] ● 【應用主題】：手機遠端遙控家電、雲端資料空汙警報、溫濕度感測自動空調、人臉辨識門禁系統、表情辨識幼兒照護、室內聲光氣氛控制、防盜社群守望相助 組裝產品料件: D1 mini x 1 片 Micro-USB 傳輸線 x 1 條 雷切外殼零件版 x 1 片 400孔小麵包板 x
1 個 光敏模組 x 1 個 雷射模組 x 1 個 按鈕開關 x 1 個 伺服馬達(SG90) x 1 顆 無源蜂鳴器 x 1 顆 燈珠模組 x 1 顆 磁簧開關 x 1 顆 散熱風扇 x 1 顆 聲音傳感模組 x 1 顆 溫溼度模組(DHT11) x 1 個 環形磁鐵 x 1 顆 電晶體(TIP120) x 1 個 公母杜邦線(10cm) x 30 條 公母杜邦線(20cm) x 20 條 M6螺帽 x 1 顆 M3螺絲(10mm) x 6 顆 M3螺帽 x 6 顆 M2螺絲(10mm) x 5 顆 M2螺絲(15m
m) x 5 顆 M2螺帽 x 10 顆 電阻(220歐姆) x 5 排針 x 20
車道辨識之卷積神經網路架構設計
為了解決python控制馬達 的問題，作者黃孟涵 這樣論述：
本論文設計並實作一款應用於車道辨識之卷積神經網路 (Convolutional neural network, CNN) 模型。首先，製作了一台架設160度廣角相機之輪型機器人，並分別使用手動及無線搖桿二種方式，控制輪型機器人在車道場地上行走在不同的位置上同時拍攝照片，蒐集到的照片作為卷積神經網路之訓練及測試資料集。接下來，使用PyTorch作為深度學習框架，包含定義CNN架構、訓練及測試模型。經過數個不同的模型參數的測試，包含隱藏層層數、全連接層之神經元數量、學習率和兩種不同的優化器等。最後設計完成之CNN模型包括：輸入層為3×220×220的三維矩陣，輸出層為5個類別的分類節點，隱藏層由
2層卷積層、2層池化層及2層全連接層所組成。此模型在車道辨識的準確率可達到99.6%。訓練完成之CNN模型被實現在輪型機器人的微控制器中，並在實驗車道場地上進行測試。實驗結果顯示在整體的測試例中，CNN模型的判斷準確率為92.5%，但在輪型機器人處於道路右側進行右轉的條件下，CNN模型準確率僅82.5%，還需進一步研究及改善。
超入門實作 Python R2多功能智能車 - 使用Raspberry Pi 4B (IPOE R2) - 最新版 -附MOSME行動學習一點通：診斷‧加值
為了解決python控制馬達 的問題，作者陳致中,李文昌 這樣論述：
使用AI時代最火紅的Python語言 深入剖析麥克納姆輪移動原理與四軸機器手臂夾爪的控制 使用OpenCV配合攝影機達成顏色、人臉的AI辨識 活用TensorFlow Lite、SVM演算法、SSD演算法 打造多功能自駕車智能系統，實現偵測道路、辨識號誌與行駛速度的深度學習模型
基於深度學習之視覺辨識之除蟲機器人
為了解決python控制馬達 的問題，作者吳子健 這樣論述：
根據統計，台灣農藥每單位用量，每公頃平均最高曾到十七公斤，居高世界第一位。而農藥用多了，食品內的農藥濃度便會提升，對土壤和人體都會產生嚴重影響。因此近年出現了許多的有機農場，有機農場的要求是不使用人工化學合成農藥丶人工合成肥料等等。但是有機種植的困難多，由其蟲害的問題更是讓農夫十分頭痛。解決蟲害最快的方式是直接用人進行觀察並除蟲。但是近年來台灣的高齡化丶少子化與新冠肺炎(Covid-19)的多重影響下，使勞動力大幅下降。 因此本文提出一種智能除蟲機器人，其結合了人工智能(Artificial intelligence, AI)丶深度攝影機丶自走車丶小型機器手臂與麥克納姆輪等裝置，應用於有機農
場中的自動除蟲機器人。除蟲機器人包括三個系統：視覺系統丶移動機構和驅蟲裝置。其中視覺系統能夠對害蟲辨識，也能夠取得距離。再把害蟲的位置傳給移動機構，機器人便會移動到害蟲的面前。最後使用驅蟲裝置，轉動機器手臂並啟動除蟲器，完成除蟲動作。