ROS, ROS 2, 로보틱스, 엔지니어링, 로봇, 자율주행, 자율주행 시스템, SLAM, Navigation, 인공지능, 강의
  • 프로그래밍
  • 기초 학습 권장

자율주행 로봇 성능 극대화와 ROS 2 기반 통합 관리 : SLAM, Nav2, BT, 멀티 로봇

글로벌 기업 자율주행 S/W 엔지니어가 알려주는 최신 프레임워크 ROS 2, Nav2 활용&시뮬레이션 환경 기반 실무 중심의 자율주행 로봇 시스템 구현 강의!

3기
강의 일정
24.09.21 ~ 24.11.02 (총 6회) 매주 토요일 10:00 ~ 13:00 (총 18시간)

(휴강 : 09월 28일)

  • LIVE
    Zoom 온라인 라이브 (링크제공)

물류 자동화, 서빙, 협동, 배송 로봇 시스템 개발을 위한
자율주행 핵심 기술부터 시나리오 문제 해결 방법까지

글로벌 기업 자율주행 S/W 엔지니어가 현업에서의 자율주행 로봇 시스템 개발 노하우를 모두 알려드립니다.

아래로
강의 특징

이 강의를
선택해야 하는 이유

자율주행 로봇 구현 개발 SLAM 강의

실무에 바로 적용하기 어려웠던! 최신 프레임워크 ROS 2 & Nav2 활용 노하우


최근 많은 기업이 ROS 2로 전환하여 개발을 진행하고 있습니다. 이러한 추세에 맞춰 본 강의에서는 최신 프레임워크 ROS 2를 활용합니다. 다양한 장애물, 복잡한 지형, 물류 창고 등 장애물 위치가 자주 바뀌는 복잡한 환경에서도 유리한 Nav2를 활용해 시뮬레이션 환경에서 다양한 자율주행 로봇 시스템 개발을 진행합니다.

자율주행 로봇 구현 개발 SLAM 강의

실시간 위치 추정, 지도 생성, 경로 계획이 가능한 SLAM 및 Navigation 구현 및 개발


자율주행 로봇 개발을 위해 반드시 알아야 하는 SLAM, Navigation 기술을 통해 위치 추정, 지도 생성을 방법을 알려드립니다. 또한 다양한 환경에서 위치 추정을 위한 센서와 알고리즘 선택 그리고 활용 방법을 배웁니다. 더불어 다양한 환경에 유리한 파라미터 튜닝 방법과 그 의미를 알아가실 수 있습니다.

자율주행 로봇 구현 개발 SLAM 강의

속도 및 접근 제한 구역 등 특수 상황 해결을 위한 Behavior Tree 및 멀티 로봇 시스템 구축


기존에 배운 내용들을 확장하여 멀티 드론, 물류 창고 등 멀티 로봇 시스템 구축을 위해 기본적으로 알아야하는 멀티 로봇 시스템의 구성 방안에 대해 알려드립니다. 또한 속도 제한 및 접근 제한 구역과 같이 주행 중에 생길 수 있는 특수 상황을 시나리오상 문제를 만들어 해결해보고, 이 때 유용하게 사용될 수 있는 기능들도 함께 배워봅니다.

강사 소개

최고에게
배워보세요.

자율주행 로봇 구현 개발 SLAM 강의

Aiden

자율주행 S/W Engineer

안녕하세요, 6년차 개발자 Aiden입니다. 로보틱스 엔지니어로서 근무하면서 얻었던 경험을 바탕으로 ROS 2 강의를 제작하였습니다.

이 강의에서는 자율주행 로봇 시스템의 설계와 개발에 필수적인 ROS 2 기반 Nav2의 기본부터 고급 활용 방법까지 다룹니다. Nav2의 기본 사용법에서부터 SLAM, Path Planning, Behavior Tree를 이용한 시나리오 확장, 그리고 멀티 로봇 시스템의 구축까지 자율주행 로봇 개발에 필요한 전반적인 기술을 체계적으로 배울 수 있습니다. 이론 교육과 함께 실습을 통해 실제로 로봇이 어떻게 환경을 인식하고, 어떻게 최적의 경로를 찾아가는지를 직접 보고 경험하게 됩니다. 강의는 눈으로 직접 보고 느끼도록 시뮬레이션을 적극 활용해 진행하게 됩니다.

자율주행 로봇 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 이 분야에서 성공하기 위해서는 최신 기술 동향을 지속해서 학습하고, 실제 문제 해결에 적용할 수 있는 실질적인 경험을 쌓는 것이 매우 중요합니다. 이 강의를 통해 여러분이 자율주행 로봇 개발의 전문가로 성장하는 데 필요한 지식과 기술을 습득하고, 더 나아가 이 분야에서 여러분들의 꿈을 실현할 수 있는 기회를 얻기를 진심으로 바랍니다. 저는 이 강의를 통해 여러분들의 든든한 조력자가 되겠습니다.

이력사항
기타활동
  • 서울대학교 대학원생 대상 ROS 2 기초 세미나
  • 건국대학교 자율주행 입문 특강 진행
  • 자율주행 기술 관련 특허 다수 출원 및 등록
  • 다수 대규모 국가과제 수주 및 PM 수행
커리큘럼 요약

커리어 성장에
꼭 필요해요.

최신 프레임워크 ROS 2 기반 자율주행 로봇 개발의 첫 걸음

자율주행 로봇 시스템 설계와 개발에 있어 필수적인 ROS 2와 Nav2의 기본 개념과 시뮬레이션을 활용한 자율주행 로봇 적용 사례들을 소개합니다. Nav2 사용을 위해 시뮬레이션 환경을 직접 구성하고, 간단한 실습을 통해 자율주행 로봇 개발의 첫 걸음을 내딛게 됩니다.

자율주행 로봇을 위한 SLAM 기초

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 기술에 대해 배우며, 모바일 로봇에 적합한 SLAM 기술의 이해를 목표로 합니다. 실습을 통해 모바일 로봇이 주변 환경을 인식하고 지도를 작성하는 과정을 실시간으로 확인할 수 있습니다.

SLAM 심화 그리고 적용

자율주행 업계에서 사용되는 다양한 SLAM 기술의 적용 사례 및 이론을 배우고 구현에 사용되는 센서들을 이해합니다. 실습을 통해 모바일 로봇의 초기 위치 설정, 필수 파라미터 튜닝, 그리고 Visual SLAM의 적용을 통해 자율주행 로봇의 성능을 극대화하는 방법을 배웁니다.

Nav2의 핵심, 경로 계획 그리고 장애물 회피

경로 계획(Path Planning)과 장애물 회피에 대한 이론과 실습을 통해 로봇이 동적 환경에서 효율적으로 목적지까지 이동하는 방법을 배웁니다. 장애물 회피를 위한 Costmap 및 Nav2 API를 활용하여 안전하게 목적지까지 최적의 경로로 자율주행하도록 시뮬레이션합니다.

복잡한 행동 모델링을 위한 Behavior Tree 활용

경로 계획(Path Planning)과 장애물 회피에 대한 이론과 실습을 통해 로봇이 동적 환경에서 효율적으로 목적지까지 이동하는 방법을 배웁니다. 장애물 회피를 위한 Costmap 및 Nav2 API를 활용하여 안전하게 목적지까지 최적의 경로로 자율주행하도록 시뮬레이션합니다.

실무 적용을 위한 Nav2 심화 그리고 응용

멀티 로봇 시스템과 Nav2의 고급 기능에 대해 배우며, 특수한 상황에서의 자율주행 개발 전략을 학습합니다. 실습을 통해 여러 대의 로봇을 효과적으로 관리하고 제어하는 방법을 배우며, Nav2의 다양한 플러그인을 활용하여 자율주행 로봇의 기능을 확장합니다.




수강대상

이런 분들에게
추천합니다.

자율주행 시스템 최신 동향과 다양한 현업의 문제를 경험하고 싶은 분

최신 Nav2를 활용한 로봇 제어, 경로 생성 등 알고리즘 개발이 경험 혹은 노하우가 필요하신 분

현업에서 실제 자율주행 로봇 시스템의 문제가 어떻게 발생하고, 해결하는지 알고 싶은 분

Behaivor Tree (행동 트리) 기반의 실시간 Navigation 개발 경험을 키우고 싶은 분

최신 자율주행 로봇 기술 동향을 반영한 지식과 기술을 통해
현업의 프로젝트에 바로 적용할 수 있는 역량과 경험을 드리겠습니다.

Aiden

무료 특강

강의 선택이
망설여진다면?

빠른 프로토타이핑과 자율주행 로봇 개발 전략.png


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강의자료

이런 자료로
배울 거예요.

자율주행 로봇 구현 개발 SLAM 강의

1주차
모바일 로봇에 적합한 SLAM

자율주행 로봇 구현 개발 SLAM 강의

4주차
Path Planning

자율주행 로봇 구현 개발 SLAM 강의

5주차
Behavior Tree

자율주행 로봇 구현 개발 SLAM 강의

6주차
[실습] Nav2 심화

수강 후기

수강생들의 후기를
들어보세요.

김OO

로봇 스타트업 연구원, 3년차

실무에 적용 가능한 자율주행 로봇을 이용한 SLAM 시뮬레이션 환경 구축 및 자동 방법에 대한 노하우를 알아갈 수 있어 좋았습니다.

박OO

한국전자통신연구원(ETRI) 선임연구원, 15년차

다른 곳에서 접하기 힘든 내용으로 커리큘럼이 구성되어 좋았습니다. 추후 업무에 바로 활용해 볼 수 있는 Nav2 활용법을 알아갈 수 있게 되어 많은 도움이 되었습니다.

서OO

로봇공학 학부생, 4학년

공모전 프로젝트를 진행하는데 있어서 Nav2를 이용해서 로봇을 어떻게 구동시킬지에 대해서 감이 안왔었는데, 강의를 들으며 도움이 많이 되었습니다. 강의 종료 후에도 질문을 통해 궁금증을 바로 해소할 수 있어 좋았습니다.

이OO

선박 검삭기관 연구 개발, 4년차

ROS 2 기반 시뮬레이션 구축과 데이터 활용 측면에서 궁금한 부분이 많았는데 다양한 실습을 통해 전반적으로 알 수 있어서 좋았습니다. 강사님의 지식이 풍부하셔서 질문 있을 때 자세하게 설명해주신 것이 가장 좋았습니다.



커뮤니티

🪄강의 시간이 아니어도!🪄
디스코드를 통해 궁금증을 해결할 수 있어요

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기업 JD 비교

현 로보틱스 분야 JD 우대사항에 기반한
실습 중심의 커리큘럼 강의!


ROS2, SLAM, Navigation, BT 개발/활용 경험은 필수입니다.

자율주행 로봇 시스템 구현 강의

현대자동차

자율주행 로봇 시스템 구현 강의

로보티즈

자율주행 로봇 시스템 구현 강의

현대로보틱스

자율주행 로봇 시스템 구현 강의

삼성중공업

자율주행 로봇 시스템 구현 강의

LG전자

자율주행 로봇 시스템 구현 강의

현대로보틱스

자율주행 로봇 시스템 구현 강의

두산로보틱스

자율주행 로봇 시스템 구현 강의

한화로보틱스
자주 묻는 질문

궁금한 점을
알려드려요.

  • 본 강의에서 배운 내용을 수강생 분들이 어떻게 활용할 수 있을까요?

    수강생들은 배운 내용을 바탕으로 자율주행 로봇의 개발 프로젝트에 직접 참여할 수 있는 역량을 얻을 수 있습니다. 또한 ROS 2와 Nav2를 활용한 로봇 애플리케이션 개발, SLAM 기술을 이용한 지도 생성 및 위치 추정, 다양한 환경에서의 경로 계획과 장애물 회피 전략 개발, 멀티 로봇 시스템의 효율적인 관리 및 운영 등에 필요한 실질적인 기술과 지식을 습득하게 됩니다. 이를 통해 수강생들은 현업 및 관련 연구 분야에 바로 적용할 수 있는 자율주행 시스템 개발 역량을 얻을 수 있습니다.

  • 주로 어떤 분야에 있는 분들이 수강 대상에 적합할까요?

    이 강의는 로봇 공학, 컴퓨터 공학, 자율주행 시스템 개발에 관심이 있는 학생, 연구원, 엔지니어 등 다양한 배경을 가진 분들 모두 적합합니다. 특히, 실제 로봇 시스템을 설계하고 구현하는 데 관심이 있는 실무자나, 자율주행 로봇 기술의 최신 동향과 실용적인 적용 방법을 배우고자 하는 분들에게 이상적입니다.

  • 다른 강의와 어떤 차별 점이 있나요?

    본 강의의 가장 큰 차별점은 현업에서 바로 적용할 수 있는 실질적인 지식과 기술을 제공한다는 점입니다. 특히, 시뮬레이션을 적극 활용한 실습 위주의 교육 방식을 통해 이론적 지식뿐만 아니라 실제 환경에서의 문제 해결 능력을 강화할 수 있습니다. 또한, 최신 자율주행 로봇 기술 동향을 반영한 커리큘럼과 함께, ROS 2와 Nav2 같은 최신 도구들의 활용 방법을 깊이 있게 다루며, 다양한 실습으로 학습 내용을 직접 적용해 볼 수 있도록 구성되어 있습니다.

커리큘럼

꼭 필요한 내용만 담았어요.

6개의 커리큘럼

  • 1주차. ROS 2 기반 자율주행 로봇 개발의 첫 걸음

    강의 목표

    • 자율주행 로봇 시스템 설계와 개발에 있어 필수적인 ROS 2와 Nav2의 기본 개념을 소개합니다. Nav2 사용을 위해 시뮬레이션 환경을 직접 구성해보고, 간단한 실습을 통해 자율주행 로봇 개발의 첫 걸음을 내딛게 됩니다.

    이론

    • Intro (1) - 시뮬레이션의 필요성
    • Intro (2) - ROS 2 개요
    • Intro (3) - Nav2 개요

    실습

    • ROS 2 Nav2 실습 환경 구성
    • Nav2 데모 살펴보기
  • 2주차. 자율주행 로봇을 위한 SLAM 기초

    강의 목표

    • SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 기술에 대해 배우며, 모바일 로봇에 적합한 SLAM 기술의 이해를 목표로 합니다. 실습을 통해 모바일 로봇이 주변 환경을 인식하고 지도를 작성하는 과정을 실시간으로 확인할 수 있습니다.

    이론

    • SLAM (1) - 모바일 로봇에 적합한 SLAM
    • SLAM (2) - Mapping
    • SLAM (3) - Localization

    실습

    • 모바일 로봇을 위한 Mapping 시뮬레이션
    • 모바일 로봇을 위한 Localization 시뮬레이션
  • 3주차. SLAM 심화 그리고 적용

    강의 목표

    • 자율주행 업계에서 사용되는 다양한 SLAM 기술의 적용 사례 및 이론을 배우고 구현에 사용되는 센서들을 이해합니다. 실습을 통해 모바일 로봇의 초기 위치 설정, 필수 파라미터 튜닝, 그리고 Visual SLAM의 적용을 통해 자율주행 로봇의 성능을 극대화하는 방법을 배웁니다.

    이론

    • SLAM (4) - SLAM 더 알아보기: 초기 위치 추정, 기타 파라미터
    • SLAM (5) - SLAM을 위한 센서
    • SLAM (6) - SLAM의 다양한 기술 그리고 적용

    실습

    • 모바일 로봇의 초기 위치 설정
    • 자율주행을 위한 필수 파라미터 튜닝 (1)
    • 자율주행을 위한 Visual SLAM 적용
  • 4주차. Nav2의 핵심, 경로 계획 그리고 장애물 회피

    강의 목표

    • 경로 계획(Path Planning)과 장애물 회피에 대한 이론과 실습을 통해 로봇이 동적 환경에서 효율적으로 목적지까지 이동하는 방법을 배웁니다. 장애물 회피를 위한 Costmap 및 Nav2 API를 활용하여 안전하게 목적지까지 최적의 경로로 자율주행하도록 시뮬레이션합니다.

    이론

    • Path Planning (1) - Planner
    • Path Planning (2) - Controller
    • Path Planning (3) - 장애물 회피 그리고 Costmap

    실습

    • 모바일 로봇을 위한 Path Planning 시뮬레이션
    • 자율주행을 위한 필수 파라미터 튜닝 (2)
    • Nav2 API를 이용해 쉽게 자율주행 구현하기
  • 5주차. 복잡한 행동 모델링을 위한 Behavior Tree 활용

    강의 목표

    • Behavior Tree(BT)의 개념을 배우고, 자율주행 중 특수한 상황을 해결하기 위한 BT 설계와 구현 방법을 실습합니다. ROS 2와의 통합을 통해 로봇의 행동을 더 유연하고 효율적으로 관리하는 방법을 배웁니다.

    이론

    • Behavior Tree (1) - 개요
    • Behavior Tree (2) - BT 설계 시 유의 사항
    • Behavior Tree (3) - BT 구현을 위한 BehaviorTree.CPP 프레임워크

    실습

    • Behavior Tree 실습 환경 구성
    • Behavior Tree와 ROS 2 통합
    • Behavior Tree를 이용한 자율주행 중 특수한 상황 해결
  • 6주차. 실무 적용을 위한 Nav2 심화 그리고 응용

    강의 목표

    • 멀티 로봇 시스템과 Nav2의 고급 기능에 대해 배우며, 특수한 상황에서의 자율주행 개발 전략을 학습합니다. 실습을 통해 여러 대의 로봇을 효과적으로 관리하고 제어하는 방법을 배우며, Nav2의 다양한 플러그인을 활용하여 자율주행 로봇의 기능을 확장합니다.

    이론

    • Nav2 심화 (1) - 멀티 로봇 시스템
    • Nav2 심화 (2) - 특수한 상황을 위한 유용한 기능들
    • Nav2 심화 (3) - 그 외 플러그인

    실습

    • 멀티 로봇 운영 시나리오를 위한 환경 구성
    • 자율주행 중 특수한 상황 (1) - 속도 제한 구역
    • 자율주행 중 특수한 상황 (2) - 접근 제한 구역
    • 자율주행을 위한 Nav2의 다양한 플러그인 활용

커리어 성장으로 가는 길, 러닝스푼즈와 함께 하세요!

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