학습 순서·전체 목차

주 과정의 학습 단계입니다.

1. M00.01 · Software AI와 Physical AI, 폐루프와 POMDP
2. M00.02 · 관측·상태·행동·보상의 구분
3. M00.03 · 로봇팔·AMR·휴머노이드·차량의 공통점과 차이
4. M00.04 · 성공 조건·환경 제약·지연·안전 한계 정의
5. M00.05 · 개발환경·수학·제어·ML 자기진단과 선행학습 분기
6. M00.06 · 장비 없는 실습·로그 재생·실물 실습의 차이

일반 코딩이 가능한 학습자를 위한 기본 도구·패키지·네이티브 빌드 경로이며 언어 문법 입문은 포함하지 않습니다.

1. M01.01 · Ubuntu 24.04 셸·프로세스·권한·USB·네트워크
2. M01.02 · Python 패키지·가상환경·NumPy·파일과 로그
3. M01.03 · C/C++ 확장·ABI·버퍼 소유권과 수명
4. M01.04 · CMake·colcon·컴파일·링크·빌드 오류 진단
5. M01.05 · Git·의존성 고정·컨테이너와 재현 환경
6. M01.06 · Python 실험과 C++ 실행 경계·시간·데이터 계약
7. M31.01 · 작업 명세·환경·완료 기준·작은 변경 루프
8. M31.02 · Claude Code/Codex 등 도구의 역할과 사람 검토

주 과정의 학습 단계입니다.

1. M05.01 · 워크스페이스·패키지·빌드·노드·Executor
2. M05.02 · Topic·Service·Action·Parameter와 인터페이스
3. M12.01 · OpenCV 영상·색공간·필터·특징

주 과정의 학습 단계입니다.

1. M02.01 · 벡터·내적·외적·행렬·선형 방정식
2. M02.02 · 회전·동차변환·SO(3)/SE(3)와 쿼터니언
3. M02.03 · 미분·적분·Jacobian·수치 미분
4. M02.04 · 확률·가우시안·조건부 확률·공분산
5. M03.01 · 자유도·링크·관절·기어비·백래시
6. M03.02 · 서보·DC·스테퍼·엔코더·모터 드라이버
7. M03.03 · 카메라·깊이·LiDAR·IMU·GNSS의 측정 특성
8. M03.04 · 전압·전류·접지·노이즈·전원 용량
9. M03.05 · 차동·옴니·메카넘·델타·직렬 팔의 구조
10. M03.06 · BOM·배선·인터페이스·기계적 한계 읽기
11. M06.01 · 프레임·오른손 좌표·변환 합성
12. M05.03 · DDS·QoS·통신 발견·네임스페이스
13. M05.04 · Launch·설정·Lifecycle·로그·진단
14. M05.05 · tf2·RViz·rqt와 rosbag2/MCAP 입문
15. M05.06 · 시뮬레이션 시간·실물 시간·주기·네트워크 장애
16. M07.01 · 질량·관성·마찰·토크·중력과 동역학
17. M08.01 · 링크·관절·visual·collision·inertial
18. M08.02 · Xacro 매크로·자산 경로·패키지 구성
19. M08.03 · 관절 축·제한·mimic·트리 검사
20. M08.04 · 메시 경량화·관성·충돌 형상 품질
21. M08.05 · JointState·robot_state_publisher·tf 연결
22. M08.06 · 구동 인터페이스와 시뮬레이터 간 모델 이식
23. M12.02 · 핀홀·왜곡·내부 파라미터와 투영
24. M14.01 · 카메라 내부·외부 보정·프레임 계약
25. M14.03 · 여러 시간원·멀티레이트·보간·ApproximateTime
26. M14.06 · TF·재투영 오차·시간 오차·불확실성 기록

주 과정의 학습 단계입니다.

1. M02.05 · 최소제곱·경사하강·비선형 최적화
2. M07.02 · 전달함수·상태공간·시간응답·안정성
3. M07.03 · P/PI/PID·적분 포화·미분 잡음·샘플링
4. M07.05 · 위치·속도·토크 제어와 궤적 추종
5. M07.06 · 필터·지연·jitter·센서 잡음과 제어 품질
6. M12.05 · 시간 추적·가림·ID·오검출과 인지 프로젝트
7. M12.06 · 정밀도·재현율·IoU·작업 성공 기준; 얼굴 인식은 선택 비교
8. M13.01 · 점군 좌표·필터·다운샘플링·군집화
9. M13.02 · 정합·ICP·대응점·잔차
10. M13.05 · 다중 시점 기하·삼각측량·깊이 추정
11. M13.06 · 3D 객체 추적과 가림·희소성·거리별 품질
12. M14.02 · 카메라-LiDAR·IMU·엔코더·GNSS 정합
13. M14.04 · Kalman/EKF·관측 모델·공분산·센서 가중치

주 과정의 학습 단계입니다.

1. M06.05 · 차동·옴니·메카넘 순/역운동학
2. M09.01 · 월드·로봇 스폰·리셋·고정 스텝
3. M09.02 · 차동 구동·조인트 구동·플러그인·브리지
4. M09.03 · 카메라·깊이·LiDAR·IMU 센서 구성
5. M09.04 · odom·base_link·map과 시뮬레이션 시간
6. M09.05 · 주행 명령·오도메트리·로그 기록
7. M09.06 · 모델·월드·Navigation 패키지 구조 분석
8. M15.01 · 오도메트리·로컬라이제이션·매핑·SLAM 구분
9. M15.02 · 점유 격자·지도 좌표·지도 저장과 재사용
10. M15.03 · LiDAR SLAM과 Visual SLAM 파이프라인
11. M15.04 · 스캔/특징 매칭·상대 이동·루프 폐쇄의 직관
12. M15.05 · IMU 융합·드리프트·재위치추정
13. M15.06 · 기록 데이터로 지도 품질·경로 오차 평가
14. M17.01 · Configuration Space·충돌 검사·격자·로드맵
15. M17.02 · 그래프 탐색·Dijkstra·A*·경로 비용
16. M17.06 · 경로 대 시간 궤적·속도/가속도 제한·재계획
17. M18.01 · Nav2 구성·Lifecycle·Map/Planner/Controller Server
18. M18.02 · Global/Local Costmap·Inflation·장애물 갱신
19. M18.03 · 전역 경로·지역 제어·Recovery·도착 판정
20. M18.04 · Behavior Tree·Action·Waypoint·작업 상태
21. M31.03 · 실패 재현·로그·가설·수정·회귀 실험
22. M31.04 · 시뮬레이션 반복·CI·실험 결과 비교

주 과정의 학습 단계입니다.

1. M06.02 · DH 파라미터·정기구학·작업공간
2. M06.03 · 기하학적 IK·Jacobian·감쇠 최소제곱 IK
3. M06.04 · 특이점·관절 제한·다중 해·연속성
4. M06.06 · 델타 구조와 SO-101 비교·엔코더 영점 보정
5. M10.01 · Stage·Prim·레이어·참조·인스턴싱
6. M10.02 · URDF 자산과 USD 자산의 관계
7. M10.03 · RigidBody·Collider·CCD·접촉·마찰
8. M10.04 · 질량·질량중심·관성·Articulation
9. M10.05 · 물리 스텝·렌더 스텝·솔버와 반복 가능성
10. M10.06 · ROS 2 브리지·관절 명령·카메라 연결
11. M19.01 · 그리퍼·Tool Frame·작업 좌표·핸드아이 보정
12. M19.02 · MoveIt 2 Planning Scene·IK·충돌·궤적 실행
13. M19.03 · 티칭·웨이포인트·속도·접근/후퇴·안전 구역
14. M19.04 · CoppeliaSim 사례와 시뮬레이터 비교
15. M19.05 · 비전 Pick-and-Place·Piece Picking·Depalletizing

주 과정의 학습 단계입니다.

1. M11.01 · 지도학습·손실·경사·역전파·최적화
2. M11.02 · 텐서·Dataset·DataLoader·모델 저장
3. M11.03 · 학습/검증/시험 분리·과적합·데이터 누수
4. M11.04 · CNN·Transformer·표현학습의 역할
5. M11.05 · 분류·검출·분할·회귀의 출력과 지표
6. M11.06 · 추론 지연·메모리·분포 이동과 실험 추적
7. M12.03 · 라벨링·데이터 품질·YOLO 계열 검출 학습
8. M12.04 · Semantic/Instance Segmentation과 차선/도로 장면
9. M20.01 · SO-101·Leader-Follower·영점·스케일·클러치
10. M20.02 · MuJoCo 설치·모델·환경 및 재생 입문
11. M20.03 · 관측·행동·지시문·에피소드와 LeRobot Dataset
12. M20.04 · rosbag2/MCAP·변환·압축·스키마·버전
13. M20.05 · Rerun·Replayer·누락·단위·범위·정합 검사
14. M20.06 · 실패 데이터·데이터 분할·Domain Randomization
15. M21.01 · Behavior Cloning·분포 이동·시연 품질
16. M21.02 · 관측 구성·행동 공간·정규화·시퀀스
17. M21.06 · 학습·롤아웃·미관측 상황·데이터 재수집 루프

주 과정의 학습 단계입니다.

1. M22.01 · LLM 계획·VLM 인지·VLA 행동 정책 구분
2. M22.02 · Prompt·구조화 출력·Tool/ROS Action 연결
3. M22.03 · Ollama·로컬 모델·파인튜닝과 엣지 제약
4. M22.04 · OpenVLA·SmolVLA·멀티모달 관측·행동 토큰
5. M22.05 · 지도 장소 의미화·언어 지시 주행·로봇팔
6. M22.06 · 권한·검증·확인·중단을 거치는 실행 감독

주 과정의 학습 단계입니다.

1. M18.05 · 다중 로봇 Namespace·TF·지도·충돌 조정
2. M19.06 · 델타·협동 팔·모바일 매니퓰레이터 응용
3. M18.06 · 이동 매니퓰레이터의 주행-조작 미션

주 과정의 학습 단계입니다.

1. M25.01 · SimReady 자산·계층·단위·재질·물리 속성
2. M25.02 · 바퀴·서랍·Revolute/Prismatic·Articulation Root
3. M25.03 · Collision Group·Filter Pairs·Physics Debug
4. M25.04 · Stiffness·Damping·마찰·질량·접촉 보정
5. M25.05 · Replicator·조명/재질/카메라 랜덤화·합성 라벨
6. M25.06 · 키보드 텔레옵·도구 접촉·상태/행동 기록
7. M27.01 · Raspberry Pi·엣지 컴퓨팅·메모리·전력 제약
8. M27.02 · 모델 크기·정밀도·양자화·추론 배치의 비교
9. M27.03 · 카메라 전처리·모델·통신·제어 지연 분해
10. M27.04 · 정책 주기·큐·프레임 누락·백프레셔
11. M27.05 · 원격/로컬 추론·모델 버전·교체·롤백
12. M27.06 · 성능 측정과 정확도/성공률의 공동 평가
13. M30.01 · Reality Gap·백래시·마찰·지연·센서 오차 진단
14. M30.02 · Domain Randomization·System Identification·수집 재설계
15. M30.03 · EMA·Temporal Ensembling·속도/토크/작업공간 제한
16. M30.04 · Watchdog·중단·상태 승격·Shadow/제한 실행
17. M30.05 · 성공률·신뢰구간·층화 실험·비교 기준
18. M30.06 · 버전·배포 계약·감독·롤백·최종 실증 리포트
19. M31.05 · 장시간 작업·다중 Agent·권한·산출물 관리
20. M31.06 · Isaac Sim·Raspberry Pi 연결·실물 변경 승인
21. M34.01 · 관제 텔레메트리·상태/이벤트·읽기 전용 대시보드
22. M34.02 · 3D 장면과 로봇 상태의 좌표·시간·버전 동기화
23. M34.03 · 운영 UI의 요청·권한·확인·취소·감사 기록

주 과정의 학습 단계입니다.

모바일·팔·이동 조작 중 과제를 선택하고 재현 패키지와 발표로 마무리합니다. 모든 과제 변형의 제출을 요구하지 않습니다. 선택 과제·양식·판정 예 보기 →

1. M32.01 · 모바일 배달·동적 장애물·언어 미션
2. M32.02 · SO-101/산업용 팔 비전·모방학습 Pick-and-Place
3. M32.03 · 이동 매니퓰레이터·양팔 협응
4. M32.05 · 요구사항·인터페이스·실험표·실패 사례·재현 패키지
5. M32.06 · 데모·설계 근거 설명·동료 검토·개선 계획

분야별 심화 선택 경로입니다.

1. M04.01 · MCU 레지스터·메모리·Atmega328p 사례
2. M04.02 · GPIO·UART·인터럽트·타이머
3. M04.03 · ADC·PWM·센서 샘플링·모터 구동
4. M04.04 · SPI·I2C/TWI·EEPROM
5. M04.05 · 펌웨어 상태기계·타임아웃·호스트 통신
6. M04.06 · 단위·범위·오류 코드가 있는 드라이버 계약
7. M07.04 · 주파수 응답·근궤적의 해석
8. M26.01 · 요구사항·HSI·BSW/ASW·상태기계·형상 관리
9. M26.02 · IMU·모터 드라이버·센서 필터·균형 제어
10. M26.03 · 회로·KiCad·PCB·전원·신호·보드 검토
11. M26.04 · 기구 CAD·무게중심·조립·공차
12. M26.05 · 호스트/모바일 UI·명령 계약·통신 지연
13. M26.06 · 기본 성능·통합 TEST·결함 분석·포트폴리오
14. M28.01 · IVN·물리 계층·토폴로지·중재·프레임
15. M28.02 · 비트 타이밍·에러 관리·CAN FD·DBC 해석
16. M28.03 · ISO-TP·UDS 주소·타이밍·세션·응답
17. M28.04 · DTC 읽기/초기화/제어와 고장 추적
18. M28.05 · 다운로드·보안 접근·검증·리셋 흐름
19. M28.06 · XCP·DAQ/폴링·A2L·모니터링·캘리브레이션

분야별 심화 선택 경로입니다.

1. M02.06 · 고윳값·안정성·오차 전파의 직관
2. M13.03 · Point Cloud Backbone·학습 기반 특징
3. M13.04 · 3D Object Detection·3D Segmentation
4. M14.05 · 단일 모달과 다중 모달 3D Detection·융합 위치
5. M16.01 · 특징 기반/직접법 Visual Odometry·다중 시점 기하
6. M16.02 · LiDAR Odometry·점군 잔차·강건 추정
7. M16.03 · 비주얼-관성·LiDAR-관성 추정
8. M16.04 · Factor Graph·Pose Graph·Bundle Adjustment
9. M16.05 · Loop Closure·백엔드 최적화·실패 사례
10. M16.06 · 학습 기반 SLAM·CPU/SIMD·CUDA·Jetson 최적화·벤치마크·드론/스캐너/사족/VR·AR 응용
11. M17.03 · PRM과 변형·연결성·샘플링
12. M17.04 · RRT와 변형·목표 편향·재배선
13. M17.05 · CHOMP·STOMP·최적화 기반 경로 개선
14. M21.03 · ACT·Action Chunking·Temporal Ensembling
15. M21.04 · Diffusion Policy와 Motion Manifold 접근
16. M21.05 · Mobile ALOHA·양팔·이동 조작의 협응

분야별 심화 선택 경로입니다.

1. M23.01 · MDP/POMDP·정책·가치·보상·종료 조건
2. M23.02 · Rollout·Actor-Critic·PPO의 업데이트
3. M23.03 · 관측·행동·보상 설계와 Reward Hacking
4. M23.04 · Isaac Lab·병렬 환경·rsl_rl 구성
5. M23.05 · 학습 안정성·평가 Seed·재현성
6. M23.06 · MuJoCo 비교·Domain Randomization·정책 내보내기
7. M24.01 · Unitree G1 모델·관절·접촉·전신 상태
8. M24.02 · 속도 지령·보행 관측·행동 스케일
9. M24.03 · 보상·넘어짐·리셋·지면·보행 평가
10. M24.04 · 기준 자세·PD 제어·학습 정책 연결
11. M24.05 · 외란·마찰·지연·질량 변화와 일반화
12. M24.06 · 보행 정책 배포·Sim2Real 전 단계 점검
13. M32.04 · 휴머노이드 보행 외란 대응 또는 밸런싱 로봇

분야별 심화 선택 경로입니다.

1. M33.01 · Scratch·IoT·코딩로봇의 입력-처리-출력 체험
2. M33.02 · FPV 조작 축·모드·카메라 시점·조종기 설정
3. M33.03 · Uncrashed 등 시뮬레이터 기초·선회·코스·촬영 연습
4. M33.04 · C# OpenJigware·MATLAB/Simulink·전용 GUI 비교
5. M33.05 · Android·Fusion360·Microchip Studio의 대체 도구 경로
6. M33.06 · 현업 세미나·포트폴리오 자료 읽기

분야별 심화 선택 경로입니다.

1. M29.01 · 차량 운동학·도로·차선·객체·의사결정
2. M29.02 · 카메라 기반 Perception와 위치추정
3. M29.03 · LiDAR 기반 Perception와 지도·SLAM
4. M29.04 · 멀티모달 인지와 주변 객체 추적
5. M29.05 · Motion Planning·제어·도심 시나리오
6. M29.06 · Auto Valet Parking·실패 분석·재현 실험