실리콘밸리 로보틱스 엔지니어에게 배우는 자율주행 시뮬레이션

1. 어떤 사람이 들으면 좋나요?

이 강의는 아래와 같은 분들에게 가장 적합합니다.

1. 자율주행 로봇을 처음 접하는 입문자
2. (ROS2·Gazebo를 처음 사용하는 사람도 문제 없음)
3. 컴퓨터 비전·센서 기반 주행·강화학습 등 실전 로봇 AI를 경험하고 싶은 사람
4. 하드웨어 없이 ‘시뮬레이션 환경’에서 로봇을 실습하고 싶은 개발자
5. Python은 할 줄 알지만 로봇 분야를 처음 공부하는 예비 엔지니어
6. 로보틱스·AI 분야 취업/대학원 진학을 목표로 포트폴리오가 필요한 학생
7. 자율주행 로직 구현(라인트래킹·장애물 회피)을 실제로 해보고 싶은 사람

특히 “직접 만들어보면서 이해하고 싶은 사람”에게 최적화된 과정입니다.

2. 실습 환경은 어떻게 되나요?

실습은 로봇 하드웨어 없이 컴퓨터 환경에서만 진행됩니다.

기본 실습 환경

1. ROS2 (Robotics Operating System 2)
2. Gazebo 시뮬레이터
3. Python
4. OpenCV
5. LiDAR·카메라·초음파 센서 시뮬레이션 (Gazebo 제공)

OS별 실습 구성

1. Ubuntu Linux 직설치
2. Windows 사용자는 Docker 기반 설치 지원

제공 내용

1. 강의 전용 workspace 템플릿 제공
2. 예제 코드·Launch 파일·모듈 구조 제공
3. Pre-trained 모델 (강화학습 실습용)

즉, 수강생은 설치 가이드만 따라 하면 즉시 실습이 가능한 구조입니다.

3. 어떤 지식이 필요한가요?

1. Python 기초 (변수, 함수, 반복문 정도면 충분)

있으면 도움이 되는 배경지식 (선수지식)

1. ROS2 개념
2. 로봇공학 기초
3. Linux 기본 커맨드

모두 필수는 아니며,

ROS2·Gazebo 설치부터 시뮬레이션 실행까지 입문자 수준에서 설명합니다.

따라오기만 하면 실습이 가능하도록 구성되어 있습니다.

4. 이 강의의 차별점은 무엇인가요?

① 단순 실습이 아니라 ‘실제로 동작하는 자율주행 로봇’을 만든다

1. 라인트래킹 → 장애물 회피 → 강화학습 기반 자율주행
2. 완성된 AI 로봇을 Gazebo에서 직접 움직여보는 강의입니다.

② 실리콘밸리 로보틱스 엔지니어의 실전 노하우

1. 실제 산업 프로젝트 경험을 기반으로
2. “현장에서 어떻게 구현하는지” 관점으로 설명합니다.

③ 설치부터 AI까지 한 번에 배우는 종합 로보틱스 교육

1. ROS2 설치
2. 시뮬레이터 환경 구성
3. 센싱·제어·비전
4. 강화학습 기반 로봇 AI
5. → 하나의 흐름으로 연결되는 구조

④ 하드웨어 없이 완전 시뮬레이션 기반 실습

비용·장비 부담 없이 입문이 가능하며

부서짐·오류 등 실전에서 위험한 요소도 시뮬레이터에서 안전하게 실험 가능.

⑤ 코드 중심의 실전 강의

뜬구름 잡는 개념 강의가 아니라

실제로 로봇이 돌아가는 전체 코드를 직접 구현하며 이해하는 수업입니다.

5. 이 과정의 기획 의도는 무엇인가요?

로봇공학은 보통 진입장벽이 높습니다.

장비도 비싸고, 이론도 복잡하고, 시행착오도 많습니다.

이 문제를 해결하기 위해 이 강의를 기획했습니다.

✔ 하드웨어 없이도 로봇을 배울 수 있도록

Gazebo 시뮬레이션 중심으로 구성해

누구나 첫 로봇을 만들 수 있게 했습니다.

✔ “이론 → 시뮬레이션 → 실전 로직 → AI”로 이어지는 완전 로드맵 제공

단순히 따라 하는 실습이 아니라

실제 로봇 AI가 어떻게 구성되고 움직이는지

흐름 전체를 이해할 수 있게 설계했습니다.

✔ 학생·예비 엔지니어·취업 준비생의 포트폴리오 완성을 지원

라인트래킹, 장애물 회피, 강화학습 기반 자율주행까지

포트폴리오로 사용 가능한 결과물이 나옵니다.

✔ “로봇을 이해하는 사람”을 넘어 “로봇을 만드는 사람”이 되도록

하는 것이 이 강의의 목표입니다.