로봇공학 기초 — 학습 가이드
로봇공학 기초 — 기초 원리부터 실제 응용까지 체계적인 학습 경로를 따라갑니다.
기초 원리부터 실제 응용까지 체계적인 학습 경로를 따라갑니다.
- 학습 가이드 · 4 분 읽기
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.
- Fundamentals · 8 분 읽기
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.
- Fundamentals · 5 분 읽기
로봇 좌표 변환: 행렬, 쿼터니언 및 TF
수치적 예를 사용하여 회전, 평행 이동, 역변환 간의 관계를 설명하세요. quaternions and ROS frames.
- Hands-on · 12 분 읽기
rosbag2를 사용하여 로봇 오류를 재현합니다: 입력, TF 및 시간
제어된 재생 비교를 구축하고 중복된 TF 게시자를 진단합니다. and mixed time sources.
- Fundamentals · 11 분 읽기
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 · 30 분 읽기
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.
- Hands-on · 5 분 읽기
ICP가 실패하는 이유: 초기화, 이상치 및 대칭 기하학적 구조
2D 정합을 실행하고 잔차, 대응 범위 등을 구분합니다. true pose error.
- Fundamentals · 22 분 읽기
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 · 11 분 읽기
센서 융합이 실패하는 이유 — 타이밍, 프레임 및 외부 보정
타임스탬프, 좌표계, 마운팅을 통해 융합 실패를 진단합니다. geometry and covariance.
- Fundamentals · 24 분 읽기
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.
- Hands-on · 4 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.
- Fundamentals · 19 분 읽기
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
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 · 12 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 · 8 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.
- Fundamentals · 17 분 읽기
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.