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 기간 28 시간 (4 일들)

코스 개요

다중 로봇 시스템 입문

  • 다중 로봇 조정 및 제어 아키텍처 개요
  • 산업, 연구, 자율 시스템에서의 응용 사례
  • 중앙 집중식 시스템과 분산 시스템 비교

스웜 지능의 기초

  • 집단 지능과 자조직화 원리
  • 생물학적 영감: 개미, 벌, 새 떼
  • 스웜 시스템에서의 이질 행동 및 견고성

통신과 조정

  • 로봇 간 통신 모델 및 프로토콜
  • 합의 알고리즘과 분산 합의
  • 작업 할당 및 자원 공유 전략

제어 및 포메이션 전략

  • 리더-팔로워, 행동 기반, 가상 구조 제어
  • 목재 형성이, 커버리지, 추격-회피 알고리즘
  • 잡음이 많은 통신 환경에서의 포메이션 유지

스웜 최적화 알고리즘

  • 입자 군집 최적화(PSO) 및 개미 군집 최적화(ACO)
  • 경로 계획 및 동적 작업 할당에 대한 응용
  • 학습과 스웜 휴리스틱을 결합한 하이브리드 접근법

시뮬레이션 및 구현

  • ROS 2와 Gazebo를 활용한 다중 로봇 시뮬레이션 구축
  • Python 또는 C++을 이용한 스웜 동작 구현
  • 이질 역학의 디버깅 및 분석

스웜 로봇공학 고급 주제

  • 확장성, 장애 허용, 통신 탄력성
  • 적응형 조정을 위한 머신러닝 통합
  • 인간-스웜 상호작용 및 감독 제어

실습 프로젝트: 스웜 조정 시스템의 설계 및 시뮬레이션

  • 다중 로봇 미션의 목표 및 제약 조건 정의
  • 스웜 조정 알고리즘 구현
  • 성능 지표 및 견고성 평가

요약 및 다음 단계

요건

  • 로봇공학 기초에 대한 탄탄한 이해
  • Python 프로그래밍 및 ROS 사용 경험
  • 모션 플래닝 및 제어 알고리즘에 대한 숙지

대상 독자

  • 분산 및 협력 시스템에 초점을 맞춘 로봇학 연구자
  • 대규모 다중 에이전트 로봇 솔루션을 설계하는 시스템 아키텍트
  • 자율 조정 및 스웜 알고리즘을 개발하는 고급 개발자

참가자 수


참가자별 가격

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예정된 코스

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