로봇 공학의 핵심적인 기초 이론을 이해하고, 실습을 통해 ROS(로봇 운영 체제)을 통한 시뮬레이션 환경 구축 및 로봇 개발의 기초를 습득하여 로봇 시스템에 대한 이해를 높인다.
이론 수업에서는 최신 로봇 공학의 주요 동향 중 하나인 이동로봇공학의 기초를 포함하여 경로 계획, 위치 파악 및 지도 작성 등 로봇 운용을 위한 다양한 알고리즘을 다룬다. 또한, 실제 산업 현장에서 활용되고 있는 로봇들의 현황과 함께 생체모방형, 소프트 로봇, 의료 로봇 등 다양한 분야의 최신 로봇 기술을 소개한다.
나아가 리눅스 운영체제의 기초부터 시작하여 ROS의 기초적인 사용법과 Gazebo를 이용한 시뮬레이터 구축 및 활용 방법을 예제 중심으로 학습한다. 로봇에서 널리 사용되는 센서들인 광학 카메라, Lidar, 열화상 카메라 등을 ROS와 시뮬레이터에 연결하여 활용하는 방법을 익힌다. 또한, site visit을 통해 육상로봇, 수중 로봇 등 다양한 로봇에 ROS를 적용한 실제 사례를 파악한다.

없음.

중간고사 20%, 기말고사20%, 과제물 50%, 출석 10%

Theory
1주 : Introduction to Robotics
2주 : Coordinates and Dynamics
3주 : Robot Control
3주 : Locomotion1
4주 : Locomotion2
5주 : Mapping
6주 : Navigation
7주 : Motion/Path Planning
8주 : Mid-Term Exam
9주 : Sensing
10주 : Perception
11주 : SLAM & Real-world Applications
12주 : Robotic Intelligence
13주 : Advanced Topics in Robotics - Emerging Technologies & Robot Industry
14주 : Site Visit - Robot and Actual Operation Demo #1
15주 : Site Visit - Robot and Actual Operation Demo #2
16주 : Final Exam
ROS Lab Time
1주 : Introduction to Linux Environment
2주 : Introduction to Robot Operation System (ROS)
3주 : Basic of ROS
4주 : Building Robot using URDF
5주 : Dynamic Simulation with Gazebo
6주 : Introduction to Robot Controller
7주 : Controller and Simulation
8주 : Mid-Term Exam
9주 : Map Building and World generation
10주 : Sensor Models and Simulation
11주 : Introduction to OpenCV and ROS
12주 : Image Pre-processing for Robots
13주 : OpenCV Application for Robots
14주 : Deep Learning Application for Robots
15주 : System Integration
16주 : Final Exam

본 강좌는 주 2회의 수업으로 이루어지며, 매주 1회는 이론 강의, 1회는 실습수업으로 구성된다. 이론 강의에서는 로봇 공학의 핵심 개념 및 다양한 최신 로봇을 소개한다. 실습수업에서는 리눅스 운영체제의 기본적인 사용법으로부터 시작하여, Gazebo와 OpenCV를 중심으로 시뮬레이션 위주의 예제를 수행하며 ROS를 이용한 로봇 시스템 개발 및 시뮬레이터 구축 과정을 학습한다. 또한, site visit을 통해 광학 카메라, Lidar 등 로봇에서 널리 사용되는 센서 모듈을 ROS에 연결하는 방법을 학습하고, ROS를 기반으로 개발된 실제 육상 로봇과 수중 로봇을 직접 살펴본다.