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교재 본문·실습·확인 문제

모듈별 상세 교재를 읽고, 기존 6장 응용 교재의 로봇 제어·학습·실증으로 연결합니다.

전체 커리큘럼
35모듈·207소주제 학습 순서 →

상세 교재 207개 단위와 기존 응용 교재 137개 읽기 절을 함께 제공합니다. 단위와 읽기 절은 서로 다른 구조이므로 완료 수로 합산하지 않습니다.

상세 교재

검수를 마친 단위의 본문·장비 없는 실습·확인 문제와 개별 해설을 바로 읽을 수 있습니다. 답안과 자기검토를 기록한 뒤 준비된 단위의 학습 완료를 직접 선택합니다.

M00 · 문제 정의·학습 진단·로봇 안전

M01 · AI·로봇 실행 환경·패키지·네이티브 빌드

M02 · 로봇 수학·확률·최적화 브리지

M03 · 기구·센서·액추에이터·전원

M04 · MCU·주변장치·드라이버 입문

M05 · ROS 2 통신·실행·관측 도구

M06 · 기구학·좌표계·역기구학

M07 · 동역학·피드백 제어

M08 · URDF·Xacro·로봇 모델 계약

M09 · Gazebo 기반 모바일·센서 시뮬레이션

M10 · OpenUSD·Isaac Sim·PhysX 기초

M11 · ML·딥러닝·PyTorch 핵심

M12 · 카메라 비전·YOLO·분할·추적

M13 · LiDAR·포인트클라우드·3D 인지

M14 · 캘리브레이션·시간 정합·센서퓨전

M15 · SLAM·지도·위치추정 입문

M16 · SLAM 심화·최적화·연구 구현

M17 · 모션 플래닝·경로·궤적

M18 · Nav2·미션·다중 로봇

M19 · 매니퓰레이션·MoveIt 2·산업용 티칭

M20 · 텔레오퍼레이션·데이터 파이프라인

M21 · 모방학습·BC·ACT·Diffusion Policy

M22 · 로봇 LLM·VLM·VLA와 접지된 실행

M23 · 강화학습·PPO·Isaac Lab

M24 · 휴머노이드·보행·전신 제어

M25 · 디지털 트윈·합성데이터·복합 접촉

M26 · 임베디드 심화·HSI·밸런싱 로봇

M27 · 엣지 실행·추론 최적화

M28 · 차량 CAN·UDS·진단·캘리브레이션

M29 · 자율주행 차량·센서 통합 프로젝트

M30 · Sim2Real·안전 배포·정량 평가

M31 · AI 개발 에이전트·검증 자동화

M32 · 통합 캡스톤·포트폴리오

M33 · 선택 체험·비전공 브리지·도구 비교

M34 · 운영·관제 UI와 로봇 상태 계약

기존 6장 응용 교재

실습 준비·안전과 기존 6장의 137개 읽기 절입니다. 원래 본문·실습·문제 URL과 답안 기록을 유지하며 상세 교재와 연결합니다.

실습 준비와 안전

  1. 기준 실습 환경
  2. 운영체제와 미들웨어
  3. 집필 기준 버전과 검증 상태
  4. 실습 장비
  5. 안전 수칙

1장

  1. 제1장 Physical AI와 Isaac Sim·OpenUSD·ROS 2 기반
  2. 장 개요
  3. 학습 목표
  4. 선수 지식과 준비물
  5. 1.1 Physical AI의 문제 정의
  6. 1.2 NVIDIA Isaac Sim 런타임 이해
  7. 1.3 OpenUSD 데이터 모델
  8. 1.4 ROS 2 Jazzy 통신 모델
  9. 1.5 Isaac Sim-ROS 2 브리지 설계
  10. 1.6 구현 예제 안내
  11. 1.7 단계별 실습
  12. 1.8 트러블슈팅
  13. 1.9 요약
  14. 1.10 확인문제
  15. 1.11 프로젝트 과제
  16. 1.12 실습·평가·참고자료
  17. [SIM] 실습 1-1: Physical AI 지연 예산
  18. [SIM] 실습 1-2: OpenUSD 장면과 비파괴 Override
  19. [SIM] 실습 1-3: ROS 2 인터페이스와 QoS
  20. [SIM→HW] [SAFETY] 실습 1-4: 시뮬레이터-ROS 2 브리지 계약

2장

  1. 제2장 Isaac Sim 환경 구축과 PhysX 강체 물리 시뮬레이션
  2. 장 개요
  3. 학습 목표
  4. 선수 지식과 준비물
  5. 2.1 Isaac Sim 작업 환경 이해하기
  6. 2.2 좌표계와 4×4 동차 변환
  7. 2.3 강체 역학과 시뮬레이션 시간
  8. 2.4 충돌 형상 설계
  9. 2.5 Tunneling과 CCD
  10. 2.6 물리 재질과 접촉 역학
  11. 2.7 질량, 무게중심, 관성 텐서
  12. 2.8 PBR 재질과 조명
  13. 2.9 물리 파라미터 튜닝 절차
  14. 2.10 단계별 통합 실습
  15. 2.11 예상 출력 예시
  16. 2.12 트러블슈팅
  17. 2.13 요약
  18. 2.14 확인문제
  19. 2.15 프로젝트 과제
  20. 2.16 실습·평가·참고자료
  21. 실습 2-A: 좌표 변환 체인과 쿼터니언
  22. 실습 2-B: 충돌 근사와 CCD 비용-효과 분석
  23. 실습 2-C: 마찰·반발·질량 파라미터 보정
  24. 제2장 연습문제 및 해설 지침

3장

  1. 제3장 SO-101 기구학과 ROS 2 기반 하드웨어 텔레오퍼레이션
  2. 장 개요
  3. 학습 목표
  4. 선수 지식과 준비물
  5. 3.1 SO-101 기구학 모델
  6. 3.2 순기구학
  7. 3.3 DLS 역기구학
  8. 3.4 Leader-Follower 캘리브레이션
  9. 3.5 안전한 텔레오퍼레이션 루프
  10. 3.6 ROS 2 JointState 브리지
  11. 3.7 단계별 실습
  12. 3.8 트러블슈팅
  13. 3.9 요약
  14. 3.10 확인문제
  15. 3.11 프로젝트 과제
  16. 3.12 실습·평가·참고자료
  17. [SIM] 실습 3-1: FK와 DLS IK
  18. [SIM] [SAFETY] 실습 3-2: Leader-Follower 안전 필터
  19. [SIM→HW] [SAFETY] 실습 3-3: ROS 2 JointState 안전 브리지

4장

  1. 제4장 멀티모달 센서 정합과 데이터 파이프라인
  2. 장 개요
  3. 학습 목표
  4. 선수 지식과 준비물
  5. 4.1 핀홀 카메라와 좌표 프레임
  6. 4.2 Isaac Sim/USD, ROS 2, OpenCV 좌표 변환
  7. 4.3 TF2 트리 설계
  8. 4.4 멀티레이트 센서 시간 정합
  9. 4.5 rosbag2와 MCAP 원본 기록
  10. 4.6 Domain Randomization
  11. 4.7 Rerun 기반 무결성 검사
  12. 4.8 구현 예제
  13. 4.9 트러블슈팅
  14. 4.10 요약
  15. 4.11 확인문제
  16. 4.12 프로젝트 과제
  17. 4.13 실습·평가·참고자료
  18. [SIM] 실습 4-1: 카메라 투영과 프레임 정합
  19. [SIM] 실습 4-2: TF2와 ApproximateTime
  20. [SIM] 실습 4-3: rosbag2/MCAP 에피소드 기록
  21. [SIM] 실습 4-4: Domain Randomization과 Rerun 품질 검토

5장

  1. 제5장 LeRobot Dataset과 SmolVLA 파인튜닝
  2. 장 개요
  3. 학습 목표
  4. 선수 지식과 준비물
  5. 5.1 모방학습과 행동 복제
  6. 5.2 행동 정책의 계보
  7. 5.3 LeRobotDataset v3 설계
  8. 5.4 데이터 수집과 품질 관리
  9. 5.5 정규화와 통계
  10. 5.6 SmolVLA 구조
  11. 5.7 LoRA 기반 파인튜닝
  12. 5.8 학습 파이프라인
  13. 5.9 20 Hz 폐루프 추론
  14. 5.10 평가 설계
  15. 5.11 데이터 라이선스, 개인정보, 보안
  16. 5.12 재현성 체크리스트
  17. 5.13 단계별 실습
  18. 5.14 예상 출력 예시
  19. 5.15 트러블슈팅
  20. 5.16 요약
  21. 5.17 확인문제
  22. 5.18 프로젝트 과제
  23. 5.19 실습·평가·참고자료
  24. 실습 5-A: LeRobotDataset v3 무결성 감사
  25. 실습 5-B: Episode split과 정규화 누출
  26. 실습 5-C: SmolVLA LoRA 학습 설계
  27. 실습 5-D: 20 Hz Action Chunk 폐루프
  28. 제5장 연습문제 및 구현 과제

6장

  1. 제6장 Sim2Real 배포 최적화와 최종 실증
  2. 장 개요
  3. 학습 목표
  4. 선수 지식과 준비물
  5. 6.1 Reality Gap의 구조
  6. 6.2 정량 진단
  7. 6.3 출력 안정화
  8. 6.4 안전 배포 감독기
  9. 6.5 End-to-End Pick & Place 배포
  10. 6.6 평가 설계
  11. 6.7 트러블슈팅 매트릭스
  12. 6.8 포트폴리오 패키징
  13. 6.9 단계별 실습
  14. 6.10 요약
  15. 6.11 확인문제
  16. 6.12 최종 프로젝트
  17. 6.13 실습·평가·참고자료
  18. 실습 6-1: Sim2Real 로그 진단
  19. 실습 6-2: Temporal Filter와 안전 승격 감독기
  20. 실습 6-3: ROS 2 Cartesian Workspace Guard

핵심 용어 복습

뜻을 먼저 떠올린 뒤 설명을 열어 비교해 보세요.

Action Chunk

Articulation

CCD

DDS

Digital Twin

DLS

Domain Randomization

End Effector

Extrinsic

FK

IK

Intrinsic

LoRA

OpenUSD

Policy

Prim

QoS

Reality Gap

Sim2Real

TF2

VLA