로봇공학: 캡스톤 디자인

로봇공학 캡스톤 디자인 강좌를 듣는 6주 동안 배운 내용을 기반으로 로봇공학 분야의 실제 문제를 위한 솔루션을 구현하게 됩니다. 로봇공학 연구실에서 연구원들이 사용하는 수학적 방법과 프로그래밍 방법을 경험할 수 있는 기회가 될 거예요.

두 가지 과정 중 하나를 골라야 합니다. 시뮬레이션 과정에서는 MATLAB을 이용해 이동식 도립 진자(MIP)를 시뮬레이션합니다. 캡스톤 디자인 과정의 모빌리티, 항공 로봇공학, 그리고 추정 강좌에는 준비물이 필요합니다. 하드웨어 과정에서는 자율주행 자동차 키트, Raspberry Pi, Pi 카메라, IMU를 구입하고 조립해서, 자율주행 자동차가 여러분의 주변 환경에서 자율적으로 이동하도록 만들어야 합니다
직접 프로그래밍을 경험해보면서 로봇의 움직임, 계획, 인식에 대한 기초를 다지게 되며 실제 문제에서 다양하고 실용적으로 활용할 수 있게 됩니다. 로봇이 거의 모든 산업의 실태를 바꿔놓고 있는 만큼, 캡스톤 디자인 강좌를 마치면 로봇공학 분야뿐만 아니라, 광범위하고 많은 진로를 시작할 준비가 되실 겁니다.
각 과정에서 매주 무엇을 배우는지 아래 수업계획서를 참고하세요.
1주 차
개요
MIP 과정: MATLAB을 사용하여 동역학 시뮬레이션하기
AR 과정: 다익스트라 알고리즘 및 키트 구입하기
퀴즈: A1.2 MATLAB으로 상미분방정식 적분하기
프로그래밍 과제: B1.3 Python에서 다익스트라 알고리즘 사용하기
2주 차
MIP 과정: 2차 시스템용 PD 제어
AR 과정: 자율주행 자동차 조립하기
퀴즈: A2.2 PD 추적하기
퀴즈: B2.10 완성된 자율주행 자동차 보여주기
3주 차
MIP 과정: 확장형 칼만 필터(EKF)를 이용해 관성 측정 장치(IMU)에서 스칼라 방향 구하기
AR 과정: 교정하기
퀴즈: A3.2 EKF를 이용해 스칼라 자세 추정하기
퀴즈: B3.8 교정하기
4주 차
MIP 과정: 이동식 도립 진자(MIP) 모델링하기
AR 과정: 자율주행 자동차 제어기 설계하기
퀴즈: A4.2 MIP 시스템 동역학 시뮬레이션
수강생 상호 채점 과제: B4.2 태그를 따라 움직이는 알고리즘 프로그래밍하기
5주 차
MIP 과정: MIP 시스템의 로컬 선형화 및 선형화 제어
AR 과정: EKF를 사용하여 상태 추정하기
퀴즈: A5.2 MIP 시스템의 균형 제어하기
수강생 상호 채점 과제: B5.2 EKF를 사용하여 상태 추정하기
6주 차
MIP 과정: MIP 시스템의 피드백 운동 계획하기
AR 과정: 적분
퀴즈: A6.2 노이즈에 강한 MIP 시스템 제어 및 계획
수강생 상호 채점 과제: B6.2 자율주행 자동차 완성하기

What you will learn

1주 차

로봇공학 캡스톤 디자인 강좌에 오신 것을 환영합니다! 이번주에는 캡스톤 디자인과 관련된 두 가지 과정 중 하나를 선택하게 됩니다. 선택하기 전에 영상을 주의 깊게 시청하세요. MIP 과정에서는 MATLAB(이 캡스톤 디자인 과정에 사용하는 수치 도구)을 이용해 수치적으로 동역학 시스템의 시뮬레이션을 하는 법을 배울 거예요. AR 과정에서는 자율주행 자동차 시뮬레이터를 사용하고, 키트를 구입해 Python에서 다익스트라 알고리즘을 구현하는 법을 배웁니다.

1주 차: 수업 선택권
2주 차: 수업 선택권

선택 2: 조립을 시작하기 전에 납땜과 SD 카드 내 설치를 마치세요.

3주 차: 수업 선택권
4주 차: 수업 선택권