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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
회원 평가 (2)
실습을 즉시 시작할 수 있도록 가상 머신 형태의 재료 제공과 ROS2 코어에 대한 설명, 그리고 특정 방식으로 작동하는 이유에 대한 해설을 포함합니다.
Arjan Bakema
코스 - Autonomous Navigation & SLAM with ROS 2
기계 번역됨
미래 로봇공학에서 인공지능의 지식과 활용에 대한 것임
Ryle - PHILIPPINE MILITARY ACADEMY
코스 - Artificial Intelligence (AI) for Robotics
기계 번역됨