로봇공학 기초

특징점 추적 기초 — 프레임 간 동일한 지점을 놓치지 않는 방법

특징점 추적은 비디오 시퀀스의 여러 프레임에서 동일한 물리적 지점을 매칭하는 과정입니다. 이 글에서는 템플릿 추적, 루카스-카나데 광류, 디스크립터 매칭, RANSAC, 이상치 제거, 칼만 필터 예측을 공식과 구현 단계와 함께 정리하고, 시각 주행 거리 측정법(Visual Odometry)과 SLAM이 제대로 작동하지 않는 조건과 그 해결 방안을 설명합니다.

Fundamentals · 10 분 읽기

루프 클로저 기본 가이드 — 루프 구간에서 SLAM 시스템의 드리프트 현상을 한 번에 해결하는 방법

루프 클로저는 로봇이 이전에 방문했던 장소로 돌아왔음을 인식하고 누적된 자기 위치 추정 오차를 전체 지도에 분산시키는 과정입니다. 본 논문에서는 장소 인식, 이미지 검색, 기하학적 검증, 포즈 그래프 최적화, 오탐 방지, 그리고 현재의 SLAM 구현 및 연구에 대해 체계적으로 설명합니다.

광학 흐름 입문 — 이미지 움직임에서 속도와 구조 읽기

광학 흐름(Optical Flow)은 일련의 이미지에서 각 픽셀이 이동한 방향을 나타내는 벡터장입니다. 이 글에서는 밝기 항상성 제약 조건, 루카스-카나데(Lucas-Kanade) 및 혼-슌크(Horn-Schunck) 알고리즘, 피라미드 구조, 밀집 흐름과 희소 특징 추적, RAFT와 같은 학습 기반 방법, 카메라 움직임, 동적 객체, 평가 방법론 등을 기본 수학적 원리와 함께 다룹니다.

로봇공학 기초 September 7, 2026

PnP 기초 — 3D 포인트와 이미지만으로 카메라 포즈 복원하기

Perspective-n-Point(PnP)는 알려진 3D 점과 해당 이미지 점을 이용하여 카메라의 위치와 방향을 추정하는 기하학적 문제입니다. 이 글에서는 투영 방정식, P3P/AP3P, EPnP, 반복 최적화, RANSAC, 평면 퇴화, 그리고 Visual SLAM, AR, 측량 분야에서 PnP가 어떻게 활용되는지 수학적 원리와 구현 체크리스트를 통해 살펴봅니다.

Fundamentals · 9 분 읽기

유압 시스템 기초 - 파스칼의 원리부터 로봇의 힘 제어까지

작은 입력으로 유압 굴삭기의 거대한 팔을 움직일 수 있는 이유는 무엇일까요? 이 글에서는 펌프, 제어 밸브, 실린더, 유압 유체, 센서 및 컨트롤러를 하나의 폐쇄 루프로 간주하여 압력/유량/효율 방정식, 건설 및 농업 기계 분야의 최신 기술, 전기 유압 변환 및 최신 연구 동향을 도표와 함께 다룹니다.

Fundamentals · 12 분 읽기 로봇공학 기초 September 7, 2026

실내 로봇 기술 로드맵 - 센서에서 모션 제어까지

감지, 위치 파악, 지도 작성, 계획 및 제어를 연결한 다음 선택하세요. a reading path for the system you want to build.

학습 가이드 · 4 분 읽기

로봇공학 기초 September 7, 2026

LiDAR-SLAM 기초 — 레이저 포인트 클라우드를 통해 "내 위치" 파악하기

카메라는 반사된 빛의 패턴을 통해 간접적으로 거리를 추정하는 반면, LiDAR는 레이저 펄스의 비행 시간을 통해 직접 거리를 측정합니다. LiDAR-SLAM은 이러한 능동형 거리 측정 센서가 반환하는 포인트 클라우드를 등록하는 기술입니다. 이 글에서는 스캔 매칭의 두 가지 핵심 요소인 ICP와 NDT부터 LOAM의 특징점 설계, 루프 클로저 및 그래프 SLAM을 거쳐 랜드마크 알고리즘의 계보인 LeGO-LOAM, Cartographer, LIO-SAM, FAST-LIO2까지 체계적으로 살펴봅니다.

Fundamentals · 30 분 읽기

로봇공학 기초 September 7, 2026

VIO/LIO 입문 — IMU와 카메라 또는 LiDAR를 결합하여 자체 위치 파악하기

카메라나 LiDAR만으로는 특정 상황에서 한계가 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 IMU(가속도계 + 자이로스코프)를 두 센서에 결합하는 것이 중요한데, VIO(Visual-Inertial Odometry)와 LIO(LiDAR-Inertial Odometry)가 바로 그 예입니다. 이 글에서는 IMU만으로는 위치를 정확하게 파악할 수 없는 이유부터 시작하여 필터 기반 방식과 최적화 기반 방식이라는 두 가지 설계 철학, 그리고 ROVIO, OKVIS, VINS-Mono, OpenVINS부터 LIO-SAM, FAST-LIO2에 이르기까지 주요 알고리즘들을 살펴봅니다.

Fundamentals · 24 분 읽기

로봇공학 기초 September 7, 2026 Lab

Visual-SLAM 입문 — 카메라가 "내가 어디에 있지?"를 학습하는 방법"

GPS도 없고 지도도 없는 로봇이라도 카메라 이미지만으로 자신의 위치를 파악하고 주변 환경의 지도를 만들 수 있습니다. 특징점 추적부터 에피폴라 기하학, 비주얼 오도메트리와 SLAM의 차이점, ORB-SLAM에서 LSD-SLAM, DSO에 이르는 랜드마크 알고리즘의 계보, 그리고 번들 조정까지, 비주얼 SLAM의 작동 원리를 체계적으로 살펴봅니다.

Fundamentals · 26 분 읽기 로봇공학 기초 September 7, 2026 Lab

ROS 2에서 지도 제작부터 내비게이션까지 — Jazzy와 Nav2를 활용한 최소한의 절차

Jazzy 시뮬레이션을 사용하여 지도 제작, 지도 저장, 불러오기 및 목표 설정을 확인하세요. navigation as separate steps.

Hands-on · 9 분 읽기 로봇공학 기초 September 7, 2026 Lab

센서 융합이 실패하는 이유 — 타이밍, 프레임 및 외부 보정

타임스탬프, 좌표계, 마운팅을 통해 융합 실패를 진단합니다. geometry and covariance.

Fundamentals · 11 분 읽기

SLAM 평가 방법 — ATE, RPE, 런타임 및 실패율

합성 궤적을 사용하여 절대 오차와 상대 오차를 구분한 다음, define matching, alignment and failure reporting for an evaluation.

Hands-on · 4 분 읽기

로봇공학 기초 September 6, 2026

센서 융합 입문 — 여러 센서를 활용하여 하나의 세계 모델 구축하기

카메라는 의미 전달에, LiDAR는 기하학적 정보 전달에, IMU는 움직임 감지에 강점을 가지고 있지만, 각각 고유의 사각지대가 존재합니다. 칼만 필터나 팩터 그래프와 같은 확률 및 최적화 기반 수학 기법을 통해 여러 센서를 융합하는 방법부터 VIO(카메라×IMU), LIO(LiDAR×IMU), BEV Fusion(카메라×LiDAR)과 같은 구체적인 센서 조합에 이르기까지, 센서 융합이 어떻게 여러 센서를 하나의 세계 모델로 변환하는지 체계적으로 살펴봅니다.

Fundamentals · 22 분 읽기

컴퓨터 비전 September 4, 2026

번들 조정 입문 — 카메라 포즈와 3D 포인트를 완벽하게 결합하는 비선형 최소 제곱법

번들 조정(Bundle Adjustment)은 여러 카메라 포즈와 3D 포인트를 한 번에 이동시켜 모든 관측값에 걸쳐 재투영 오차를 최소화하는 비선형 최소제곱 문제입니다. 이 글에서는 야코비 행렬이 희소 행렬인 이유, 슈어 보완 행렬이 대규모 문제를 해결하는 데 도움이 되는 이유, 레벤버그-마르쿼트 방법의 역할, 게이지 자유도, 포즈 그래프 최적화 및 SfM과의 관계를 방정식과 그림을 통해 체계적으로 다룹니다.

Fundamentals · 18 분 읽기 컴퓨터 비전 September 4, 2026

카메라 보정 기초 - 렌즈 왜곡 및 고유 파라미터 복구

카메라 캘리브레이션은 픽셀 좌표를 3D 공간에 매핑하는 데 필요한 내부 파라미터와 렌즈 왜곡을 복구하는 과정입니다. 핀홀 모델 재검토부터 방사형 및 접선 왜곡 모델, Zhang의 평면 패턴 방법, 재투영 오류 최적화, 그리고 캘리브레이션 드리프트 발생 시 Visual SLAM 및 VO에서 발생하는 문제점까지, 방정식과 다이어그램을 통해 체계적으로 살펴봅니다.

Fundamentals · 14 분 읽기

컴퓨터 비전 September 4, 2026

동형성 입문 — 단일 3x3 행렬을 이용한 평면 대응 설명

호모그래피는 동일 평면상의 점들, 즉 순수하게 회전하는 카메라의 시점을 단일 3x3 투영 변환을 사용하여 연결하는 관계입니다. 이 글에서는 DLT 기반 추정, RANSAC을 이용한 강건화, 회전, 이동, 평면 법선으로의 분해, 그리고 에피폴라 기하학과의 비교를 통해 호모그래피를 언제 사용해야 하는지를 다룹니다. 또한 이미지 스티칭 및 AR 평면 추적과 같은 응용 사례를 방정식과 다이어그램을 통해 설명합니다.

Fundamentals · 13 분 읽기 컴퓨터 비전 September 4, 2026

다중 시점 스테레오 입문 - 드문드문 분포된 포인트 클라우드를 조밀한 3D 형상으로 채우기

다중 시점 스테레오(MVS)는 알려진 카메라 포즈를 사용하여 여러 이미지로부터 조밀한 3D 형상을 복원합니다. 이 글에서는 사진 일관성의 핵심 원리, 평면 스윕 방식과 패치 기반 방식(PMVS)의 두 가지 고전적인 접근 방식, MVSNet으로 대표되는 딥러닝 기반 방법, 그리고 깊이 맵 융합을 통한 메시 생성 방법을 체계적으로 다룹니다. 또한 스테레오 카메라 및 깊이 카메라와의 관계를 방정식과 다이어그램을 통해 설명합니다.

Fundamentals · 18 분 읽기

컴퓨터 비전 September 4, 2026

모션 복원 기초 - 정렬되지 않은 사진 세트에서 3D 이미지와 카메라 위치를 함께 복원하는 방법

SfM(Structure from Motion)은 순서와 촬영 위치가 알려지지 않은 사진 세트로부터 장면의 3D 구조와 모든 카메라 포즈를 동시에 복원합니다. 이 글에서는 특징점 매칭, 기하학적 검증, 증분 SfM과 전역 SfM의 두 가지 재구성 전략, 삼각측량, 번들 조정과의 관계, Visual-SLAM과의 차이점, 그리고 COLMAP과 같은 현재 구현 사례들을 체계적으로 다룹니다.

Fundamentals · 16 분 읽기

로봇공학 기초 September 4, 2026

로봇 팔 운동학 기초 — 정운동학, 역운동학 및 자코비안 행렬

정방향 운동학은 관절 각도로부터 손의 위치와 방향을 찾고, 역방향 운동학은 그 반대 문제를 해결하며, 자코비안 행렬은 "속도"를 통해 이 둘을 연결합니다. DH 매개변수를 이용한 좌표 변환 구성부터 해석적 역방향 운동학, 수치적 역방향 운동학(감쇠 최소 제곱법), 특이점, 중복 자유도에 이르기까지, 로봇 팔의 움직임을 지배하는 운동학에 대한 체계적인 기초 분석을 제공합니다.

Fundamentals · 19 분 읽기

로봇공학 기초 September 4, 2026

힘 제어 및 임피던스 제어 기초 — 촉각을 사용할 수 있는 로봇 만들기

위치 제어 로봇 팔이 단단한 물체에 닿는 순간 실제로 어떤 일이 발생하는지, 그리고 왜 그로 인해 조립, 연마, 사람과의 접촉 작업이 불가능한지부터 시작하여, 이 글은 가상의 스프링, 댐퍼, 질량을 통해 힘과 변위를 연결하는 임피던스 제어, 그 인과 관계를 역전시키는 어드미턴스 제어, 그리고 공간 방향에 따라 위치와 힘을 분리하는 하이브리드 위치/힘 제어에 이르기까지, 방정식과 도표를 통해 개념을 차근차근 설명합니다.

Fundamentals · 19 분 읽기

로봇공학 기초 September 4, 2026

군집 제어(다중 로봇) 기초 — 무리 형성, 대형 구축 및 합의 도출

군집 제어는 단일 로봇으로는 해결할 수 없는 문제를 여러 로봇에 적용되는 "단순한 지역 규칙"만을 사용하여 해결합니다. Boids를 이용한 무리 짓기 재현부터 합의 알고리즘, 그리고 리더-팔로워, 가상 구조, 행동 기반 등 세 가지 형태의 편대 제어 방식에 이르기까지, 이 글은 중앙 집중식 아키텍처와 분산식 아키텍처를 중심으로 군집 제어 분야를 체계적으로 정리합니다.

Fundamentals · 17 분 읽기

행동 계획 입문: 유한 상태 머신(FSM), 행동 트리 및 계획 기반 의사결정 과정(POMDP)은 자율주행 차량이 다음에 무엇을 할지 어떻게 결정하는가

행동 계획은 불확실한 인식을 정지, 따라가기, 양보, 합류, 차선 변경과 같은 결정으로 전환하고, 경로 계획 및 MPC(모델 예측 제어)에 제약을 부여합니다. 이 입문서는 유한 상태 머신(FSM), 행동 트리, POMDP(프로세스 기반 모델 기반 계획)와 최신 ADAS(첨단 운전자 보조 시스템), 안전 및 테스트를 연결합니다.

Fundamentals · 20 분 읽기

행동 계획 입문: 유한 상태 머신(FSM), 행동 트리 및 계획 기반 의사결정 과정(POMDP)은 자율주행 차량이 다음에 무엇을 할지 어떻게 결정하는가

Fundamentals · 20 분 읽기

점유 격자 매핑 — LiDAR 및 카메라 데이터를 통행 가능성으로 전환

점유 격자는 공간을 셀로 나누고 점유, 비점유 및 미확인 공간을 확률적으로 나타냅니다. 베이지안 및 로그 확률 업데이트, 역 센서 모델, 레이 캐스팅, 동적 감쇠, 3D 복셀, SLAM, 비용 맵 및 계획 수립을 학습하세요.

Fundamentals · 14 분 읽기

SAE 주행 자동화 레벨 0~5 — ADAS의 책임 범위

SAE J3016은 차량 지능을 나타내는 점수가 아닙니다. ODD, 인계 지연 시간, 현재 ADAS, SOTIF, 보안 및 안전 평가를 통해 레벨 0~5에서 동적 주행 작업, 모니터링 및 대체 기능을 누가 수행하는지 알아보세요.

Fundamentals · 15 분 읽기

V2X 기본 안내 — 차량, 도로, 네트워크 및 사람을 안전하게 연결하기

V2V, V2I, V2N, V2P는 어떤 정보를 교환하며, DSRC/ITS-G5와 C-V2X는 어떻게 다른가요? 이 입문서는 지연 시간, 전송 신뢰성, 협력적 인식, PKI, 위치 정보 보호, 장애 방지 설계, 재현 가능한 테스트 간의 연관성을 설명합니다.

Fundamentals · 13 분 읽기

제어공학 입문: 상태 관측기와 선형 칼만 필터

센서 판독값은 상태 그 자체가 아닙니다. 이 입문서에서는 관측 가능성, 칼만 예측/업데이트 방정식, 공분산, 수치 예제, 제어 통합, 로봇 구현 및 내결함성 동작에 대해 설명합니다.

Fundamentals · 10 분 읽기

제어공학 기초: LQR — 명시적 우선순위로부터의 상태 피드백

LQR은 상태 공간 모델과 2차 비용 함수로부터 상태 피드백 이득을 도출합니다. 이 입문 과정에서는 리카티 방정식, 관측 가능성, PID/MPC 절충, 로봇 구현, 수치적 직관 및 안전성에 대해 다룹니다.

Fundamentals · 10 분 읽기

제어공학 입문: 모델 예측 제어 — 제약 조건 내에서 작동하기

모델 예측 제어(MPC)는 모델을 사용하여 미래 동작을 예측하고, 제약 조건이 있는 입력 시퀀스를 최적화한 후, 첫 번째 동작만 적용하고 이 과정을 반복합니다. 이 입문서에서는 관련 방정식, 튜닝, 안전성, 구현 및 최신 사례를 다룹니다.

Fundamentals · 11 분 읽기 제어공학 September 3, 2026

제어 공학 기초: 경로 계획 — A, 다익스트라, RRT, RRT, PRM

경로 계획은 단순히 최단 경로를 그리는 것이 아닙니다. 이 입문 과정에서는 로봇의 발자국, 지도 불확실성, 계산량, SLAM/Nav2 통합 및 안전성을 고려하여 그리드 알고리즘과 연속 공간 알고리즘을 비교합니다.

Fundamentals · 9 분 읽기 제어공학 September 3, 2026

제어공학 입문: PID 제어 — 세 가지 시간 척도에 걸친 작동 방식

PID 제어는 단순히 세 가지 게인으로만 이루어진 것이 아닙니다. 이 입문서는 PID 제어의 직관적인 이해와 공식을 샘플링, 포화, 안티와인드업, 튜닝, 안전성, ROS 2, 그리고 실제 구현 검증과 연결합니다.

Fundamentals · 12 분 읽기

제어공학 기초: 궤적 생성 — 최소 저크, 퀸틱스 및 사다리꼴 프로파일

경로는 이동 경로를 나타내고, 궤적은 언제, 어떤 속도, 가속도, 그리고 급격한 변화율(저크)로 이동할지를 나타냅니다. 이 입문 과정에서는 최소 저크, 5차 함수, 사다리꼴 프로파일, 제약 조건, 안전성, 그리고 ROS 2 통합에 대해 다룹니다.

Fundamentals · 9 분 읽기

컴퓨터 비전 September 3, 2026

에피폴라 기하학 — 두 이미지에서 깊이와 카메라 움직임 읽기

에피폴라 기하학은 동일한 3D 점이 두 이미지에 어떻게 투영되는지를 규정하는 이론입니다. 이 글에서는 기본 행렬과 필수 행렬, 8점 및 5점 알고리즘, RANSAC, 삼각측량, 에피폴라 기하학과 호모그래피 중 선택, 보정, OpenCV/COLMAP 구현, 오류 조건, 그리고 최근의 학습 기반 추정 기법을 방정식과 도표를 통해 체계적으로 설명합니다.

Fundamentals · 27 분 읽기

컴퓨터 비전 September 3, 2026

특징점 탐지 입문

특징점 검출은 이미지에서 "다시 찾을 수 있는 위치"를 선택하고 이를 매칭에 사용합니다. 이 글에서는 코너, 블롭, DoG, FAST, ORB, SIFT 등의 특징점 검출 원리를 견고성, 평가, 최신 도구, 학습 기반 방법과 연결하여 전체적인 그림을 제시합니다.

Fundamentals · 23 분 읽기

컴퓨터 비전 September 3, 2026

음성/영상 입문 - 카메라와 IMU를 이용한 모션 추정의 실용적인 기초

시각 오도메트리(VO)와 시각-관성 오도메트리(VIO)는 일련의 이미지와 관성 측정값을 이용하여 로봇이나 카메라의 상대적인 움직임을 추정합니다. 이 글에서는 단안 센서의 크기 모호성, IMU 사전 통합, 초기화, 필터링과 최적화, VINS-Mono 및 OpenVINS와 같은 구현 방식, 평가 지표, 그리고 오류 발생 조건 등을 수학적 설명과 도표를 통해 다룹니다.

Fundamentals · 27 분 읽기

HD 지도 — 자율 주행을 위한 차선별 지도

HD 지도는 차선, 경계, 표지판, 고도 및 연결성을 기계가 읽을 수 있는 데이터로 표현합니다. 이 가이드에서는 HD 지도가 SLAM 지도와 어떻게 다른지, 위치 파악이 어떻게 이루어지는지, 그리고 데이터의 최신성과 불확실성이 왜 중요한지 설명합니다.

Fundamentals · 9 분 읽기

로봇공학 기초 September 3, 2026

점유 격자 매핑 — LiDAR 및 카메라 데이터를 통행 가능성으로 변환

Fundamentals · 14 분 읽기

ArduPilot 입문 - 자동 조종 장치의 상태 추정, 제어 및 임무 설계

ArduPilot은 차량의 센서 융합, 자세/위치 제어, 내비게이션 임무 및 안전 장치를 구현하는 오픈 소스 자율 조종 시스템입니다. 이 글에서는 헬리콥터, 비행기, 로버 모드의 차이점과 확장 칼만 필터(EKF), PID 제어, MAVLink, SITL, 그리고 실제 차량 안전 테스트에 대해 그림과 함께 설명합니다.

로봇공학 기초 September 3, 2026

추측항법 기초 — 바퀴, IMU, GNSS를 통합하여 로봇의 움직임을 추적하는 방법

추측항법은 바퀴 회전, IMU 판독값, 속도 센서 데이터를 통합하여 로봇의 자세와 위치를 업데이트하는 기본 기술입니다. 이 글에서는 차동 구동 방식의 운동학, 누적 오차, 확장 칼만 필터(EKF) 기반 보정, 그리고 실내 운송 로봇과 자율 주행 로봇에 적용한 사례를 방정식과 도표를 통해 다룹니다.

Fundamentals · 11 분 읽기

로봇공학 기초 September 3, 2026

ROS 2 입문 - 노드, 토픽 및 DDS 전반에 걸쳐 로봇 제어를 안전하게 분산하는 방법

ROS 2는 감지, 인식, 계획 및 제어를 별도의 프로세스로 분리하고 DDS 통신을 통해 연결하는 로봇 미들웨어입니다. 이 문서에서는 노드, 토픽, 서비스, 액션, QoS, TF2, 라이프사이클, 구현 및 디버깅에 대해 설명하고, ROS 1과의 차이점과 실제 운영 시 주의 사항을 다이어그램과 함께 다룹니다.