AI

대구디지털혁신진흥원 지능형 로보틱스 과정

Day 9 AI Robotics Classroom

Day 9 Cartographer SLAM 2D 실내 공간 맵핑 및 Navigation2 경로 계획 영상 + AI 챗봇 학습

Cartographer SLAM 2D 실내 공간 맵핑 및 Navigation2 경로 계획 및 AI 학습도우미

이 페이지는 로보틱스 Day 9 학습용 상세 페이지입니다. 상단 영상으로 핵심 내용을 학습하고, 오른쪽 AI 챗봇에게 Cartographer SLAM 2D 실내 공간 맵핑 및 Navigation2 경로 계획 주제에 대해 실시간 질문을 보낼 수 있습니다.

대상: SLAM 맵 빌딩 및 자율 경로 추종 주행 설계 실무자
준비물: 작성용 공간 장애물 트랙, Navigation2 패키지
구성: 2시간 이론 / 3시간 실습 / 1시간 발표 및 검수

Day 9 Cartographer SLAM 2D 실내 공간 맵핑 및 Navigation2 경로 계획 학습 영상

유튜브 추천 강의
Day 9 커리큘럼 핵심 주제(Cartographer SLAM Grid Map, AMCL Localization particles, Nav2 Costmap & Planners, Destination Path Planning)에 해당하는 유튜브 추천 강의 리스트입니다.
📚 전체 강의 목록 (3개)
  • 1. Cartographer SLAM 실시간 지도 빌드 및 저장
    2시간
  • 2. Navigation2 스택 가동 및 AMCL 파티클 캘리브레이션
    3시간
  • 3. 자율 경로 생성(Global Path Planning) 확인
    1시간

핵심 요약 노트

Day 9 Summary

오늘의 핵심 목표

Day 9에서는 실시간 SLAM 기술로 실내 2D 지도를 제작하고 Navigation2 스택을 구성하여 자율주행을 설계합니다.

  • Cartographer SLAM 실시간 지도 빌드 및 저장: 로봇을 수동 주행하며 주변 벽면과 장애물을 라이다 센서로 측정해 격자 확률 지도(Occupancy Grid Map)를 설계하고, map_server로 맵 파일(.pgm, .yaml)을 백업합니다.
  • Navigation2 스택 가동 및 AMCL 파티클 캘리브레이션: 복합 자율주행 스택(Nav2)을 가동하고 AMCL 기반 파티클 필터를 활용하여 로봇의 실제 좌표(Pose)를 추정(Localization) 캘리브레이션합니다.
  • 자율 경로 생성(Global Path Planning) 확인: rviz2 2D Nav Goal 기능을 통해 임의의 좌표 목적지를 지정하고, 전방 장애물을 회피하여 최적의 주행 궤적(Global Path)을 정상 생성하는지 실시간 분석합니다.
학습 팁: 오른쪽 AI 챗봇에게 “SLAM 빌딩 도중 지도가 찢어지거나 겹치는 맵 매칭 실패 현상(drift)이 발생했을 때 라다 주파수와 주행 속도 매칭을 잡는 법은?” 또는 “Nav2의 비용지도(Costmap) 파라미터 중 장애물 인플레이션 반경(Inflation Radius) 조율 팁을 알려줘” 같은 질문을 해보세요.
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