Self Driving Robot
과목 소개
자율주행에 필요한 이론부터 실무기술까지 전반적인 내용을 다룬다.
SLAM, Localization, Path planning, Motion control
위치추정(칼만필터, 파티클 필터), 전역경로계획(A*, Dijkstra 알고리즘 ), 로컬경로계획( DWA알고리즘), Path following(PID제어) 등
컴퓨터비전, 딥러닝을 이용한 장애물 검출,추적,회피
ROS를 이용한 실습
교재
자율 주행 자동차 만들기, 리우 샤오샨 외 지음, 남기혁 외 옮김 , 에이콘출판, 2019년
세상에서 가장 쉬운 베이즈 통계학 입문, 고지마 히로유키 지음, 장은정 옮김, 지상사, 2017
흥미로운 베이지안 통계, 윌커트 지음, 윤정미 옮김, 에이콘 출판, 2021
확률론적 로보틱스: 로봇공학의 기초부터 SLAM과 자율주행까지, 세바스찬 스런외 지음, 남궁영환 옮김, 에이콘출판, 2020
ROS 로봇 프로그래밍 , 표윤석외 지음, 루비페이퍼, 2017
ROS2로 시작하는 로봇 프로그래밍, 표윤석, 임태훈 지음, 루비페이퍼, 2021
실습환경
OS : Linux, Windows
개발툴 : C++, Python, OpenCV, ROS
Embedded system : Jetson {nano, xavier}
실습로봇 (Burger nano, Waffle nano)
Embedded system : Jetson nano
Sensor : Lidar, Camera
Actuator : Dynamixel
Battery : 11.1V(10A), 5V(2A)
실습과제