필수 91단위 · 선택 34단위. 집계는 중복을 제거한 필수 단위 기준입니다. 이미 아는 선수는 직접 넘어갈 수 있으며 방문을 완료·숙달로 기록하지 않습니다.
원안 추천 순서를 단위로 펼치고 필요한 선수 기초를 앞에 보충한 경로. 선수·목표는 집필 전 확정할 초안이며 선택 심화는 기본 준비도에서 제외한다.
선택 심화 확인 ↓기본 추천 순서
- 01필수
M00.01 · Software AI와 Physical AI, 폐루프와 POMDP →
권장 선수 확인
권장 선수
선수 없음
선수 없음. 표의 행을 시간 순서대로 읽고 덧셈·뺄셈을 할 수 있으면 된다. 기호는 본문에서 정의한다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 02필수
M00.02 · 관측·상태·행동·보상의 구분 →
권장 선수 확인
권장 선수
M00.01의 관측→판단→행동→새 관측 구조를 읽고 온다. 로그의 열 이름을 읽을 수 있으면 되며 강화학습 알고리즘은 몰라도 된다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 03필수
M00.03 · 로봇팔·AMR·휴머노이드·차량의 공통점과 차이 →
권장 선수 확인
권장 선수
M00.01~02의 폐루프와 상태·관측·행동 구분을 사용한다. 기구학·제어 수식이나 특정 로봇 제품 지식은 필요 없다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 04필수
M00.04 · 성공 조건·환경 제약·지연·안전 한계 정의 →
권장 선수 확인
권장 선수
M00.01~03의 폐루프·관측/명령·구성 차이를 이용한다. 1초=1000밀리초(ms), 나눗셈과 뺄셈을 사용한다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 05필수
M00.05 · 개발환경·수학·제어·ML 자기진단과 선행학습 분기 →
권장 선수 확인
권장 선수
일반 코딩 경험을 전제로 하며 언어 문법을 진단하거나 다시 가르치지 않는다. 로봇 개발환경·단위·제어·ML의 필요한 개념은 아래에서 보충한다. M00.01~04의 목표/관측 구분을 떠올리면 도움이 되며 진단을 못 풀어도 해설부터 학습할 수 있다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 06필수
M00.06 · 장비 없는 실습·로그 재생·실물 실습의 차이 →
권장 선수 확인
권장 선수
M00.01~05의 모형·관측·명령·성공 조건과 진단 기록을 사용한다. ROS 설치·GPU·로봇 장비 없이 종이와 제공된 표로 수행한다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 07필수
M01.01 · Ubuntu 24.04 셸·프로세스·권한·USB·네트워크 →
권장 선수 확인
권장 선수
일반 프로그래밍과 명령 실행 경험을 전제로 하며 언어·셸 문법을 다시 가르치지 않는다. Ubuntu 24.04/Jazzy의 환경·장치·통신 계약은 본문에서 설명한다. 장비와 설치 없이 합성 실행 기록을 진단하며 실제 ROS·권한·네트워크 변경은 필요하지 않다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 08필수
M01.02 · Python 패키지·가상환경·NumPy·파일과 로그 →
권장 선수 확인
권장 선수
일반 Python 코딩 경험과 M01.01의 실행 경로 개념을 전제로 한다. 언어 문법을 다시 가르치지 않는다. NumPy·PyTorch 설치와 GPU 없이 합성 기록으로 모든 활동을 수행하며, 표준 라이브러리 예제 실행은 선택이다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 09필수
M01.03 · C/C++ 확장·ABI·버퍼 소유권과 수명 →
권장 선수 확인
권장 선수
일반 코딩 경험과 M01.02의 dtype·shape·device를 전제로 한다. C/C++ 언어 문법과 포인터 기호를 입문 과정으로 가르치지 않는다. native 확장과 버퍼 계약은 본문에서 보충하며 위험 코드·컴파일러·장비 실행 없이 사건표로 수행한다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 10필수
M01.04 · CMake·colcon·컴파일·링크·빌드 오류 진단 →
권장 선수 확인
권장 선수
일반 코딩 경험과 M01.01~03의 실행 환경·native ABI 개념을 사용한다. C/C++ 문법 수업은 포함하지 않는다. CMake·colcon·ROS 설치 없이 완전한 합성 빌드 기록을 진단하며 실제 ROS 빌드·장비 실행은 요구하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 11필수
M01.05 · Git·의존성 고정·컨테이너와 재현 환경 →
권장 선수 확인
권장 선수
일반 코딩 경험과 M01.01~04의 실행 환경·자료/ABI·빌드 개념을 사용한다. Git 명령 입문이나 언어 문법을 다시 가르치지 않는다. 저장소 변경·패키지/Docker 설치·모델 실행 없이 합성 기록으로 실습한다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 12필수
M01.06 · Python 실험과 C++ 실행 경계·시간·데이터 계약 →
권장 선수 확인
권장 선수
일반 코딩 경험과 M00.04의 주기/지연, M01.02~05의 배열·수명·환경 기록을 사용한다. 언어 문법 수업은 없다. 실제 GPU·제어기·스레드·ROS·로봇을 실행하지 않고 합성 시간표와 데이터 계약으로 설계한다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 13필수
M05.01 · 워크스페이스·패키지·빌드·노드·Executor →
권장 선수 확인
권장 선수
M01의 경로·프로세스·재현 환경과 일반 Python 코딩을 사용한다. 기본 활동의 센서/명령 역할은 제공된 가상 노드와 입력으로 설명한다. 실제 장치를 연결할 때는 M03.06의 BOM·배선·인터페이스 계약을 추가로 확인한다. ROS 설치 없이 표와 로그로 기본 활동을 수행하며 실제 ROS 실행 여부와 구분한다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 14필수
M05.02 · Topic·Service·Action·Parameter와 인터페이스 →
권장 선수 확인
권장 선수
M05.01의 노드·Executor·콜백과 M01의 자료형, M02의 단위를 사용한다. ROS 2 Jazzy 문서 기준의 종이 인터페이스 설계이며 실제 서비스 호출·Action 송신·로봇 동작은 수행하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 15필수
M12.01 · OpenCV 영상·색공간·필터·특징 →
권장 선수 확인
권장 선수
일반 Python 코딩과 M01.02의 배열·shape·dtype 계약을 사용한다. 픽셀 축·경계·이웃 연산과 출력 의미는 본문에서 보충한다. 고전적 영상 처리 입문에 신경망 학습·평가나 3D 회전 단원 전체를 선수로 요구하지 않는다. 기본은 합성 픽셀 계산이며 선택 NumPy 코드는 개념 연산만 실행한다. OpenCV/카메라 실제 실행과 구분한다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 16필수
M02.01 · 벡터·내적·외적·행렬·선형 방정식 →
권장 선수 확인
권장 선수
M00의 단위와 M01의 자료 축 구분을 사용한다. 사칙연산부터 시작하며 행렬·내적·외적 기호는 아래에서 정의한다. NumPy 설치 없이 종이로 계산한다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 17필수
M02.02 · 회전·동차변환·SO(3)/SE(3)와 쿼터니언 →
권장 선수 확인
권장 선수
M02.01의 열벡터·행렬 곱·내적을 사용한다. 모든 예제는 오른손 기준축과 열벡터를 쓰며, 길이는m, 각도는rad로 계산한다. NumPy·ROS 설치는 필요 없다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 18필수
M02.03 · 미분·적분·Jacobian·수치 미분 →
권장 선수 확인
권장 선수
M02.01의 행렬 곱과 M02.02의 단위·프레임 구분을 사용한다. 사칙연산·제곱부터 예를 전개하며 기호를 외워 온 것으로 가정하지 않는다. 종이 계산이 기본이다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 19필수
M02.04 · 확률·가우시안·조건부 확률·공분산 →
권장 선수 확인
권장 선수
M02.01의 벡터/행렬과 M02.03의 누적·적분 직관을 사용한다. 실습은 합성 사건 표와 산수이며 센서의 실제 오차 분포를 추정한 것이 아니다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 20필수
M03.01 · 자유도·링크·관절·기어비·백래시 →
권장 선수 확인
권장 선수
M02의 단위·벡터 기초를 사용한다. 실제 로봇·모터·분해 도구 없이 구조 설명과 합성 수치로 수행한다. 모든 정격 수치는 가상 예제다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 21필수
M03.02 · 서보·DC·스테퍼·엔코더·모터 드라이버 →
권장 선수 확인
권장 선수
M03.01의 기어비 i=모터 속도/출력 속도와 분해능 개념을 사용한다. 모든 부품 수치와 로그는 교육용 가상 자료이며 실제 배선·전원 인가·모터 실행은 하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 22필수
M03.03 · 카메라·깊이·LiDAR·IMU·GNSS의 측정 특성 →
권장 선수 확인
권장 선수
M02의 좌표 변환·시간·벡터 기초를 사용한다. 종이 기록만으로 수행하며 실제 센서나 수신기 설치는 필요 없다. 예제 갱신율·수치는 특정 제품 사양이 아니다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 23필수
M03.04 · 전압·전류·접지·노이즈·전원 용량 →
권장 선수 확인
권장 선수
M03.02의 드라이버/논리 명령/모터 전원 구분과 단위 계산을 사용한다. 모든 값은 합성 설계값이며 구매·실배선·전원 인가·멀티미터 측정을 요구하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 24필수
M03.05 · 차동·옴니·메카넘·델타·직렬 팔의 구조 →
권장 선수 확인
권장 선수
M03.01의 관절·자유도, M02의 좌표·각속도 단위를 사용한다. 기본 활동은 종이 속도 계산과 가상 구조표이며 로봇 주행·실물 팔 동작은 수행하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 25필수
M03.06 · BOM·배선·인터페이스·기계적 한계 읽기 →
권장 선수 확인
권장 선수
M03.01~05의 기어·구동·센서·전원·기구 구조를 종합한다. 교육용 가상 부품표를 읽는 활동이며 구매 추천·실배선·전원 인가·실제 명령 송신은 하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 26필수
M06.01 · 프레임·오른손 좌표·변환 합성 →
권장 선수 확인
권장 선수
M02.01~02의 행렬·회전·동차변환, M03의 링크와 센서가 선수다. 기호가 낯설면 M02.02로 돌아간다. 본 단위는 기구학 모델의 프레임 계약과 오류 진단을 보강하며 종이 계산만으로 수행한다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 27필수
M05.03 · DDS·QoS·통신 발견·네임스페이스 →
권장 선수 확인
권장 선수
M05.01의 노드와 실행기, M05.02의 Topic과 자료형이 선수다. ROS 2 Jazzy의 DDS 기반 RMW를 기준으로 합성 설정표를 읽는다. 실제 도메인 변경·방화벽 조작·ROS 실행은 필요 없다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 28필수
M05.04 · Launch·설정·Lifecycle·로그·진단 →
권장 선수 확인
권장 선수
M05.01~03의 프로세스·Parameter·네임스페이스를 사용한다. Ubuntu 24.04/ROS 2 Jazzy 문서 기준의 합성 설정·로그 해석이며 실제 Launch 실행이나 하드웨어 활성화는 하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 29필수
M05.05 · tf2·RViz·rqt와 rosbag2/MCAP 입문 →
권장 선수 확인
권장 선수
M02.02의 좌표 변환과 M05.01~04의 이름·QoS·시각 기록을 사용한다. 기본 실습은 종이 변환과 합성 메타데이터 해석이다. 실제 bag 재생이나 로봇 명령 송신은 하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 30필수
M05.06 · 시뮬레이션 시간·실물 시간·주기·네트워크 장애 →
권장 선수 확인
권장 선수
M01.06의 주기와 지연, M05.01의 Executor, M05.03의 QoS, M05.05의 기록 시각을 사용한다. Ubuntu 24.04/ROS 2 Jazzy 문서 기준의 종이 로그 활동이며 실제 장애 주입·ROS 실행·실물 연결은 하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 31필수
M07.01 · 질량·관성·마찰·토크·중력과 동역학 →
권장 선수 확인
권장 선수
M02의 미분·단위, M03의 모터·기어·토크, M06의 관절 자세가 선수다. 기본 활동은 종이 토크 수지 계산이다. 가상 파라미터를 실제 로봇 정격으로 사용하지 않으며 전류나 토크를 인가하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 32필수
M08.01 · 링크·관절·visual·collision·inertial →
권장 선수 확인
권장 선수
M06의 프레임·관절과 M07.01의 질량·회전 관성이 선수다. ROS 2 Jazzy 문서 기준의 종이 모델 읽기와 XML 예제다. 실제 ROS·시뮬레이터·로봇 구동은 필요 없다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 33필수
M08.02 · Xacro 매크로·자산 경로·패키지 구성 →
권장 선수 확인
권장 선수
M01의 경로와 빌드, M05.01의 패키지/overlay, M08.01의 URDF 요소가 선수다. ROS 2 Jazzy 문서를 기준으로 종이 확장과 가상 경로를 읽는다. 실제 패키지 설치·ROS 빌드·메시 로딩은 필요 없다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 34필수
M08.03 · 관절 축·제한·mimic·트리 검사 →
권장 선수 확인
권장 선수
M06.01의 프레임/합성과 M06.04의 관절 제한, M08.01~02의 URDF/확장 모델이 선수다. 종이 그래프·좌표·범위 계산이며 실제 관절을 움직이지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 35필수
M08.04 · 메시 경량화·관성·충돌 형상 품질 →
권장 선수 확인
권장 선수
M08.01의 균질 상자와 세 모델 요소, M07.01의 관성, M06.01의 회전이 선수다. 기본 활동은 가상 치수와 텐서의 종이 계산이며 메시 처리 도구나 물리 엔진을 실행하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 36필수
M08.05 · JointState·robot_state_publisher·tf 연결 →
권장 선수 확인
권장 선수
M05.05~06의 tf/시간과 M06.01의 열벡터 좌표 합성, M08.01~03의 URDF 트리가 선수다. 기본 활동은 합성 메시지와 종이 좌표 계산이며 ROS 설치나 실제 관절 동작이 필요하지 않다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 37필수
M08.06 · 구동 인터페이스와 시뮬레이터 간 모델 이식 →
권장 선수 확인
권장 선수
M08.01~05의 URDF·관성·JointState, M06.06의 방향/영점과 M07의 제어 한계가 선수다. 기본은 가상 계약표와 보고서의 종이 계산이며 실제 importer, ROS, 물리 엔진이나 장치를 실행하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 38필수
M12.02 · 핀홀·왜곡·내부 파라미터와 투영 →
권장 선수 확인
권장 선수
M02의 벡터/좌표, M12.01의 영상 축과 M08.05의 optical frame이 선수다. 기본은 주어진 보정값의 종이 투영이다. 실제 보정 추정/OpenCV·센서 실행이나 GPU가 필요하지 않다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 39필수
M14.01 · 카메라 내부·외부 보정·프레임 계약 →
권장 선수 확인
권장 선수
M06.01의 열벡터 프레임, M12.02의 핀홀/왜곡과 M08.05의 TF가 선수다. M13 점군이나 Kalman/EKF는 필요하지 않다. 기본은 합성 좌표·보정 기록의 종이 계산이며 실제 카메라 보정을 수행하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 40필수
M14.03 · 여러 시간원·멀티레이트·보간·ApproximateTime →
권장 선수 확인
권장 선수
M05.06의 시간원, M12.02의 핀홀과 M14.01의 프레임이 선수다. M13/Kalman/EKF는 필요하지 않다. 기본은 합성 시각/도착 순서의 종이 계산이며 실제 ROS나 센서 동기화를 실행하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 41필수
M02.05 · 최소제곱·경사하강·비선형 최적화 →
권장 선수 확인
권장 선수
M02.01의 선형계, M02.03의 미분·Jacobian과 M02.04의 오차/단위를 사용한다. 모든 계산은 종이로 가능하며 NumPy·SciPy 설치나 장비 실행은 필요 없다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 42필수
M07.02 · 전달함수·상태공간·시간응답·안정성 →
권장 선수 확인
권장 선수
M02의 미분·행렬·고유값과 M07.01의 동역학이 선수다. u와 y가 정규화된 가상 모델을 사용한다. 계산기와 종이로 수행하며 실제 제어기나 로봇을 실행하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 43필수
M07.03 · P/PI/PID·적분 포화·미분 잡음·샘플링 →
권장 선수 확인
권장 선수
M02의 미분/적분, M05.06의 샘플 간격, M07.02의 응답과 안정성이 선수다. 본문의 정규화 로그를 종이로 계산한다. 실제 PID 튜닝·토크 인가·모터 동작은 수행하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 44필수
M07.05 · 위치·속도·토크 제어와 궤적 추종 →
권장 선수 확인
권장 선수
M07.01/02/03의 구동·응답·피드백 및 M02.03의 미분을 사용한다. 기본 1축 관절 경로와 단위는 본문에서 제공하므로 팔의 FK/IK나 주파수 설계 전체를 먼저 이수하지 않아도 계산할 수 있다. 실제 팔 기구학은 M06.02~04, 주파수 안정성 설계는 M07.04로 확장한다. 합성 추종/로그 해석이며 실제 모터·로봇을 실행하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 45필수
M07.06 · 필터·지연·jitter·센서 잡음과 제어 품질 →
권장 선수 확인
권장 선수
M02.04의 분산/독립성, M05.06의 시계/주기, M07.03~05의 미분 잡음·위상·추종이 선수다. 종이 계산이 기본이며 실제 센서·네트워크·제어기를 실행하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 46필수
M06.05 · 차동·옴니·메카넘 순/역운동학 →
권장 선수 확인
권장 선수
M03.05의 바퀴 구조, M06.01의 좌표 변환, M02.01의 행렬이 선수다. 모든 치수와 로그는 가상 모델이다. 계산기와 종이만 사용하며 실제 베이스를 주행하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 47필수
M09.01 · 월드·로봇 스폰·리셋·고정 스텝 →
권장 선수 확인
권장 선수
모두 권장
M05의 ROS/시간, M07의 이산 제어와 M08의 모델을 사용한다. SDF/world/model·entity 생성과 physics step/RTF를 본문에서 보충한다. 기준은 Ubuntu 24.04/ROS 2 Jazzy/Gazebo Harmonic이며 기본 활동은 합성 로그 계산이다. 실제 설치·Gazebo/ROS/장비 실행은 요구하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 48필수
M09.02 · 차동 구동·조인트 구동·플러그인·브리지 →
권장 선수 확인
권장 선수
M03 구동, M05 ROS, M06 차동 기구학과 M08 모델·M09.01 월드를 사용한다. 차동 공식/양의 방향·위치/속도 구동과 Transport/ROS 형식 변환을 본문에서 보충한다. 기준은 Jazzy/Harmonic이며 기본은 합성 설정/로그·종이 계산이다. 실제 ROS/Gazebo·장비 명령은 보내지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 49필수
M09.03 · 카메라·깊이·LiDAR·IMU 센서 구성 →
권장 선수 확인
권장 선수
M03의 센서, M05의 ROS와 M08 모델·M09.01/02를 연결한다. optical depth/range·scan 각도와 IMU specific force를 본문에서 보충한다. 기준은 Jazzy/Harmonic이며 기본은 합성 설정/표본의 종이 계산이다. 실제 렌더링/Gazebo·센서/ROS 실행은 하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 50필수
M09.04 · odom·base_link·map과 시뮬레이션 시간 →
권장 선수 확인
권장 선수
M05의 TF/clock, M02의 변환과 M08·M09.01~03의 모델/구동/센서를 연결한다. REP105의 frame 역할과 map→odom→base_link 체인을 본문에서 보충한다. 기준은 Jazzy/Harmonic이고 기본은 합성 변환/로그다. 실제 localization/SLAM이나 ROS/Gazebo는 실행하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 51필수
M09.05 · 주행 명령·오도메트리·로그 기록 →
권장 선수 확인
권장 선수
M09.02의 차동 구동, M09.04의 frame/clock과 M02의 삼각함수를 사용한다. 바퀴 각도 차분/적분과 odom/기준·bag 재생의 의미를 본문에서 보충한다. 기본은 합성 로그/표준 Python 계산이며 실제 ROS/Gazebo 기록·재생이나 장비 주행은 하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 52필수
M09.06 · 모델·월드·Navigation 패키지 구조 분석 →
권장 선수 확인
권장 선수
M05 패키지/launch, M08 모델과 M09.01~05의 구성/시간/로그를 연결한다. Navigation의 map·위치 추정·계획·제어 역할은 본문에서 보충하며 후속 M15·M17·M18의 알고리즘을 이미 배웠다고 가정하지 않는다. 기본은 합성 파일표 분석이고 실제 빌드/launch·ROS/Gazebo/Nav2 실행은 하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 53필수
M15.01 · 오도메트리·로컬라이제이션·매핑·SLAM 구분 →
권장 선수 확인
권장 선수
M09의 구동/센서·odom/map/clock과 M02/M14의 좌표 기초를 연결한다. 랜드마크/상대 관측·전역 기준과 모호성을 본문에서 보충한다. 기본은 합성 표/종이 계산이며 실제 SLAM/localization·ROS/장비를 실행하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 54필수
M15.02 · 점유 격자·지도 좌표·지도 저장과 재사용 →
권장 선수 확인
권장 선수
M15.01의 지도와 위치 추정을 연결한다. 좌표 회전과 배열 순서는 본문에서 다시 정의한다. 작은 합성 격자와 가상 파일을 종이로 해석하며 실제 Nav2·지도 저장이나 로봇을 실행하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 55필수
M15.03 · LiDAR SLAM과 Visual SLAM 파이프라인 →
권장 선수 확인
권장 선수
M15.01~02의 지도·위치 추정과 좌표를 연결한다. 특징, 시차, 전방 추정과 후방 수정의 뜻을 본문에서 보충한다. 실제 SLAM·특징 추출을 실행하지 않고 합성 점과 보정된 카메라 수치로 계산한다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 56필수
M15.04 · 스캔/특징 매칭·상대 이동·루프 폐쇄의 직관 →
권장 선수 확인
권장 선수
M15.01~03의 상대 관측·파이프라인을 연결한다. 잔차와 제곱합, pose graph의 점과 연결선 및 기준 고정을 본문에서 보충한다. 기본 활동은 합성 점과 1D 궤적 계산이며 실제 ICP나 SLAM 최적화 실행이 아니다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 57필수
M15.05 · IMU 융합·드리프트·재위치추정 →
권장 선수 확인
권장 선수
M03/M09의 IMU와 M15의 위치·지도 기초를 연결한다. 바이어스, 분산, 예측과 관측 보정 및 재위치추정의 뜻을 본문에서 보충한다. Kalman/EKF 심화를 요구하지 않으며 단순 스칼라 가중식을 실제 필터 구현과 동일시하지 않는다. 기본은 합성 기록 계산이다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 58필수
M15.06 · 기록 데이터로 지도 품질·경로 오차 평가 →
권장 선수 확인
권장 선수
M15의 지도·위치 추정과 M02의 제곱합 기초를 연결한다. RMSE, 기준 정합, 절대·상대 오차와 실패 분모를 본문에서 보충한다. 기본은 합성 기록의 종이 계산이며 선택 표준 라이브러리 코드도 제공한다. 실제 SLAM·evo·ROS 실행이나 지도 성능 실증은 하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 59필수
M17.01 · Configuration Space·충돌 검사·격자·로드맵 →
권장 선수 확인
권장 선수
M02의 거리/비용, M06.01의 프레임, M07.05의 추종과 M15의 지도 좌표를 연결한다. 기본 모바일 도형 검사는 제공한 footprint와 정적 도형으로 수행하며 팔의 DH/FK 전체 이수를 요구하지 않는다. configuration·충돌 공간·점/간선과 연속 구간은 본문에서 보충한다. 팔 링크의 실제 배치를 확장할 때는 M06.02와 연결한다. 실제 플래너·로봇 실행은 하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 60필수
M17.02 · 그래프 탐색·Dijkstra·A*·경로 비용 →
권장 선수 확인
권장 선수
M17.01의 node·간선·연결성을 연결한다. 우선순위, 비용 완화, heuristic과 최적성의 조건을 본문에서 정의한다. 작은 완전 입력 그래프를 종이로 탐색하며 실제 플래너나 로봇 실행은 필요하지 않다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 61필수
M17.06 · 경로 대 시간 궤적·속도/가속도 제한·재계획 →
권장 선수 확인
권장 선수
모두 권장
M17.01/02의 기하 경로, M02.03의 미분과 M07.05의 추종을 연결한다. CHOMP/STOMP 등 최적화 경로 개선 전체를 시간 배정의 필수 선수로 요구하지 않는다. 진행 변수·시간 스케일·최대 미분값과 재계획의 상태 연속성을 본문에서 보충한다. 기본은 합성 관절 계산과 로그 판정이며 실제 제어기·로봇을 실행하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 62필수
M18.01 · Nav2 구성·Lifecycle·Map/Planner/Controller Server →
권장 선수 확인
권장 선수
모두 권장
M05의 통신·Lifecycle, M09의 구동·시간, M15의 위치·지도와 M17의 계획을 연결한다. 서버·plugin·costmap·BT의 역할을 본문에서 보충한다. 기준은 Jazzy/Ubuntu 24.04이며 기본은 합성 로그 분석이다. 실제 Nav2·ROS·로봇 실행은 없다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 63필수
M18.02 · Global/Local Costmap·Inflation·장애물 갱신 →
권장 선수 확인
권장 선수
M15.02의 점유 격자와 M17의 로봇 형상·충돌을 연결한다. costmap 값, layer, footprint, inflation과 광선 기반 clearing을 본문에서 정의한다. 기준은 Jazzy이며 기본은 합성 비용 표와 광선 기록이다. 실제 costmap·ROS 실행은 없다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 64필수
M18.03 · 전역 경로·지역 제어·Recovery·도착 판정 →
권장 선수 확인
권장 선수
M15의 위치 추정, M17의 계획과 M18.01~02의 서버·costmap을 연결한다. goal/progress checker와 복구 행동의 의미를 본문에서 보충한다. Jazzy의 합성 로그를 분석하며 실제 Nav2·복구 행동·로봇 실행은 없다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 65필수
M18.04 · Behavior Tree·Action·Waypoint·작업 상태 →
권장 선수 확인
권장 선수
M05의 Action과 M18의 서버·복구를 연결한다. BT 실행 상태, leaf, blackboard, waypoint 작업과 목표 ID를 본문에서 보충한다. 기본은 완전한 합성 사건표이며 실제 BT·Action·ROS·장비 실행은 없다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 66필수
M06.02 · DH 파라미터·정기구학·작업공간 →
권장 선수 확인
권장 선수
M06.01의 열벡터·프레임 합성과 M02의 삼각함수, M03의 회전 관절이 선수다. 계산은 종이와 계산기로 충분하며 NumPy나 실제 로봇은 필요 없다. 모든 링크 길이는 교육용 가상 값이다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 67필수
M06.03 · 기하학적 IK·Jacobian·감쇠 최소제곱 IK →
권장 선수 확인
권장 선수
M06.02의 길이 0.3/0.2 m 평면 2R와 M02의 미분·행렬·최소제곱이 선수다. 기본 활동은 종이 수치 계산이다. 도구 방향을 제외한 2차원 위치 IK를 다루며 실제 로봇이나 NumPy 실행은 필요 없다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 68필수
M06.04 · 특이점·관절 제한·다중 해·연속성 →
권장 선수 확인
권장 선수
M06.02~03의 평면 2R, 기하 IK와 위치 Jacobian, M02.01의 2×2 행렬식이 선수다. 종이 계산과 합성 후보표를 사용하며 실제 관절 동작이나 충돌 검사는 수행하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 69필수
M06.06 · 델타 구조와 SO-101 비교·엔코더 영점 보정 →
권장 선수 확인
권장 선수
M03의 기어/엔코더, M06의 프레임·FK·제약과 M05의 시각 기록을 사용한다. 모든 수치는 가상 기록이며 실제 엔코더 보정·모터 명령·로봇 이동은 수행하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 70필수
M11.01 · 지도학습·손실·경사·역전파·최적화 →
권장 선수 확인
권장 선수
M02.03의 미분과 M02.05의 최적화, M01.02의 Python이 선수다. 기본은 두 합성 표본의 종이 계산이다. 선택 CPU 코드는 이미 PyTorch가 있는 환경용 완전 예제이며 GPU/실제 로봇 학습이 필요하지 않다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 71필수
M11.02 · 텐서·Dataset·DataLoader·모델 저장 →
권장 선수 확인
권장 선수
M01의 Python/배열과 M11.01의 모형/손실이 선수다. 기본은 작은 합성 배열·배치의 종이 계산이며, 이미 PyTorch가 있는 경우 완전한 CPU 코드를 선택 실행할 수 있다. GPU나 외부 데이터 다운로드는 필요하지 않다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 72필수
M11.03 · 학습/검증/시험 분리·과적합·데이터 누수 →
권장 선수 확인
권장 선수
M11.01의 손실/학습과 M11.02의 전처리·Dataset, M02.04의 평균/분산이 선수다. 기본은 합성 분할표/곡선과 종이 계산이다. 실제 학습을 돌리거나 일반화 성능을 실증한 자료가 아니다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 73필수
M11.04 · CNN·Transformer·표현학습의 역할 →
권장 선수 확인
권장 선수
M11.01~03의 학습·텐서·분리와 M02.01의 내적이 선수다. 기본 활동은 합성 벡터의 종이 계산이다. 선택 CPU 코드의 가중치는 손으로 정하며 실제 영상 학습이나 대형 모델 성능을 실증하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 74필수
M11.05 · 분류·검출·분할·회귀의 출력과 지표 →
권장 선수 확인
권장 선수
M11.01~04의 손실/출력·검증 분리와 평균 계산이 선수다. 기본은 합성 점수·영역·오차의 종이 계산이며 모델 학습/검출이나 실제 작업 성과를 실행하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 75필수
M11.06 · 추론 지연·메모리·분포 이동과 실험 추적 →
권장 선수 확인
권장 선수
M05.06의 시간원, M11.02의 저장, M11.03~05의 분할/평가가 선수다. 기본은 합성 로그·메모리 명세·조건별 성공표의 종이 계산이며 실제 CPU/GPU 성능 측정이나 로봇 배포가 아니다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 76필수
M18.05 · 다중 로봇 Namespace·TF·지도·충돌 조정 →
권장 선수 확인
권장 선수
M05의 이름 공간, M15의 지도 정합과 M18의 과업 상태를 연결한다. TF 공유·격리, 공통 좌표와 구역 예약을 본문에서 보충한다. 기본은 합성 이름 목록·평면 변환·시간표이며 실제 fleet·Nav2·로봇 실행은 없다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 77필수
M18.06 · 이동 매니퓰레이터의 주행-조작 미션 →
권장 선수 확인
권장 선수
M06의 팔 기구학, M15의 좌표와 M17~18의 계획·과업 상태를 연결한다. base와 arm 원점의 차이, TCP 점과 자세, 미션 관문을 본문에서 보충한다. 기본은 합성 변환·시간·상태표이며 실제 주행·팔·물체·ROS 실행은 없다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 78필수
M30.01 · Reality Gap·백래시·마찰·지연·센서 오차 진단 →
권장 선수 확인
권장 선수
다음 중 하나 이상
M03의 기어/센서, M07의 동역학, M14의 프레임/시간과 M27의 지연을 사용한다. 백래시/마찰과 잔차/인과를 본문에서 보충한다. 기본은 합성 기록 진단이며 실제 장비를 움직이거나 원인을 확정하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 79필수
M30.02 · Domain Randomization·System Identification·수집 재설계 →
권장 선수 확인
권장 선수
M02의 선형/최소제곱, M20의 그룹 수집과 M30.01의 오차 가설을 사용한다. 최소제곱 두 계수/식별 가능성과 분포 범위를 본문에서 보충한다. 기본은 합성 표/표준 Python 계산이며 실제 수집·모델 학습/장비 실험은 하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 80필수
M30.03 · EMA·Temporal Ensembling·속도/토크/작업공간 제한 →
권장 선수 확인
권장 선수
M07의 필터, M21.03의 chunk/ensemble과 M27의 시간/버전을 사용한다. 후보의 실행 시점/age·가중 인덱스와 물리 제한의 교집합을 본문에서 보충한다. 기본은 종이 계산이며 실제 정책/장비 명령·안전 인증은 하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 81필수
M30.04 · Watchdog·중단·상태 승격·Shadow/제한 실행 →
권장 선수 확인
권장 선수
M05의 lifecycle/시간, M22의 실행 감독과 M27의 큐/버전·M30.03의 제한을 사용한다. watchdog/TTL·shadow/상태 승격을 본문에서 보충한다. 기본은 종이 상태표이며 실제 ROS/장비 명령이나 안전 인증은 수행하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 82필수
M30.05 · 성공률·신뢰구간·층화 실험·비교 기준 →
권장 선수 확인
권장 선수
M02의 확률, M11/M27의 평가와 M30.04의 실행 단계를 사용한다. Bernoulli/신뢰구간의 반복표집 해석과 층별 가중을 본문에서 보충한다. 기본은 합성 표 계산이며 실제 로봇 시험/성능 인증을 하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 83필수
M30.06 · 버전·배포 계약·감독·롤백·최종 실증 리포트 →
권장 선수 확인
권장 선수
M27.05의 묶음/rollback, M30.04의 감독 상태와 M30.05의 평가를 사용한다. provenance/파일 동일성과 단계별 증거를 본문에서 보충한다. 기본은 가상 manifest/로그 판정이며 실제 모델/장비 배포·PDF/EPUB 생성은 하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 84필수
M32.01 · 모바일 배달·동적 장애물·언어 미션 →
권장 선수 확인
권장 선수
M06의 이동 로봇/프레임, M22의 언어 감독과 M30의 평가를 연결한다. 경로/궤적·지도/위치와 planner/controller 역할은 본문에서 보충한다. M15.06의 오차 평가, M17.02/.06의 경로·시간 궤적과 M18.03/.04의 도착·작업 상태를 적용해 과제 근거를 확장한다. 기본은 가상 지도/사건표이며 실제 Nav2/주행/배달을 하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 85필수
M32.05 · 요구사항·인터페이스·실험표·실패 사례·재현 패키지 →
권장 선수 확인
권장 선수
M30.06의 시간/버전·감독/평가가 공통 선수다. M32.01/.02/.03 중 선택한 과제와 연결하며 M32.04 RL+VLA는 선택 심화다. 기본 과제에서 세 선택안을 모두 수행할 필요는 없다. 요구 ID/추적 행렬과 검증/목적 적합성의 차이를 본문에서 보충한다. 기본은 주어진 가상 기록의 문서/판정이며 실제 장비 시험·패키지 배포/출판은 하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 86필수
M32.06 · 데모·설계 근거 설명·동료 검토·개선 계획 →
권장 선수 확인
권장 선수
M30의 단계/평가와 M32.05의 요구/원본·실패/재현 패키지를 사용한다. 루브릭/가중·차단 결함과 자기/동료 읽기·독립 실행의 차이를 본문에서 보충한다. 기본은 가상 발표/검토 기록의 문서 활동이며 실제 메시지 발송·장비/외부 배포·출판은 하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 87필수
M07.04 · 주파수 응답·근궤적의 해석 →
권장 선수 확인
권장 선수
M07.02의 전달함수·극·연속 안정성, M02의 복소수와 삼각함수, M07.03의 이득 개념을 사용한다. 시간은 s, 입출력은 정규화값인 가상 모델이다. 실제 로봇 주파수 시험이나 MATLAB 설치는 필요 없다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 88필수
M02.06 · 고윳값·안정성·오차 전파의 직관 →
권장 선수 확인
권장 선수
M02.01의 행렬, M02.03의 미분·Jacobian, M02.04의 분산/공분산을 사용한다. 합성 수치의 종이 계산이 기본이며 실제 로봇의 안정성·안전 인증을 수행하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 89필수
M17.03 · PRM과 변형·연결성·샘플링 →
권장 선수 확인
권장 선수
M17.01~02의 C-space, 간선 검사와 그래프 탐색을 연결한다. sampling, local planner, query와 확률적 완전성의 뜻을 본문에서 보충한다. 기본은 합성 점과 사각 장애물 계산이며 실제 PRM·OMPL이나 로봇을 실행하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 90필수
M17.04 · RRT와 변형·목표 편향·재배선 →
권장 선수 확인
권장 선수
M17.01~03의 C-space, 연결 검사와 비용을 연결한다. 트리·확장·목표 편향·재배선을 본문에서 정의한다. 기본은 점 configuration의 합성 평면 계산이며 실제 RRT·OMPL이나 로봇을 실행하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 91필수
M17.05 · CHOMP·STOMP·최적화 기반 경로 개선 →
권장 선수 확인
권장 선수
M02의 미분·최적화와 M17의 경로·충돌을 연결한다. 목적함수, gradient, metric과 비용 가중 후보를 본문에서 정의한다. 종이 계산과 임시 CPU 검산이 기본이며 교육용 스칼라 예는 실제 CHOMP/STOMP 구현이 아니다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
선택 과제·심화
- 01선택
M13.01 · 점군 좌표·필터·다운샘플링·군집화 →
권장 선수 확인
권장 선수
M02.01의 좌표/거리, M02.05의 수치 계산, M12.02의 카메라 기하를 사용한다. 일반 코딩은 할 수 있다고 전제하며 언어 문법·ML 학습·PCL 설치는 요구하지 않는다. 제공된 작은 합성 점군으로 계산하고 실제 LiDAR·PCL·ROS·장비 실행 결과와 구분한다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 02선택
M13.02 · 정합·ICP·대응점·잔차 →
권장 선수 확인
권장 선수
M13.01의 프레임·단위·전처리와 그 선수 좌표/최소제곱을 사용한다. 회전 기호와 역변환은 본문에서 보충한다. 일반 코딩·문법, PCL/Open3D 설치나 실제 SLAM 실행은 요구하지 않으며 작은 합성 좌표를 계산한다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 03선택
M13.05 · 다중 시점 기하·삼각측량·깊이 추정 →
권장 선수 확인
권장 선수
M06.01의 프레임 변환, M12.02의 핀홀 투영과 M14.01의 내부/외부 보정을 사용한다. 언어 문법·OpenCV 설치·실제 카메라 실행은 필요 없다. 기본 활동은 보정/정렬이 완료되었다고 명시한 합성 픽셀의 손계산이며 일반3D삼각측량 해법 유도는 제외한다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 04선택
M13.06 · 3D 객체 추적과 가림·희소성·거리별 품질 →
권장 선수 확인
권장 선수
M13.05의 깊이/품질과 앞선 프레임·점군을 연결한다. M12.05의2D추적을 보충으로 읽을 수 있다. 일반 코딩·문법·학습 기반3D검출·Kalman/EKF·설치는 요구하지 않는다. 관측과 속도가 주어진 합성 기록으로 계산하며 실제 추적기/장비 성능과 구분한다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 05선택
M14.04 · Kalman/EKF·관측 모델·공분산·센서 가중치 →
권장 선수 확인
권장 선수
M14.03의 시각/관측 계약과 M02.04의 분산·공분산을 사용한다. 미분/Jacobian은 예제에서 풀이한다. M14.02의 센서별 입력 계약은 보충으로 연결한다. 일반 코딩·문법·FilterPy/ROS 설치나 실제 필터 실행은 필요 없으며 합성 모델을 손계산한다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 06선택
M10.01 · Stage·Prim·레이어·참조·인스턴싱 →
권장 선수 확인
권장 선수
M08의 모델/자산 경로와 시각·물리 구분이 선수다. 기본은 경로·의견 표의 종이 분석이며 OpenUSD나 Isaac Sim 설치가 필요하지 않다. 실제 USD 합성 결과를 실행해 얻었다고 주장하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 07선택
M19.01 · 그리퍼·Tool Frame·작업 좌표·핸드아이 보정 →
권장 선수 확인
권장 선수
모두 권장
M06의 좌표 변환과 M14.01/03/06의 카메라 프레임·시간·잔차가 선수다. 목표 자세와 경로의 차이는 본문에서 보충하며 M17.01의 구성 공간·충돌과 이어 읽는다. 기본은 합성 좌표와 보정 기록의 종이 계산이다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 08선택
M19.02 · MoveIt 2 Planning Scene·IK·충돌·궤적 실행 →
권장 선수 확인
권장 선수
M06의 IK/관절 범위, M08의 모델/TF, M19.01의 TCP가 선수다. 경로/상태 공간과 샘플 검사 개념은 본문에서 보충하며 M17.01의 충돌 검사와 M17.06의 시간 궤적으로 연결한다. 합성 표만으로 활동을 완료하며 ROS/MoveIt 실행은 하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 09선택
M20.01 · SO-101·Leader-Follower·영점·스케일·클러치 →
권장 선수 확인
권장 선수
모두 권장
M03의 엔코더/구동, M06.06의 영점/범위와 M19의 상태/공구 계약을 연결한다. 실제 SO-101은 필요하지 않으며 숫자는 합성 보정/로그다. 클러치는 본문의 교육용 상대 매핑 설계이고 LeRobot의 내장 기능으로 가정하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 10선택
M20.02 · MuJoCo 설치·모델·환경 및 재생 입문 →
권장 선수 확인
권장 선수
M08의 모델/관성, M10/M19.04의 시간·제어 계약을 연결한다. Gym/RL 지식은 필요하지 않다. 기본은 MJCF와 합성 기록의 종이 분석이다. 작성 환경에는 mujoco 패키지가 없어 아래 MuJoCo 코드는 미실행 선택 예시이며 설치는 학습의 필수 조건이 아니다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 11선택
M20.03 · 관측·행동·지시문·에피소드와 LeRobot Dataset →
권장 선수 확인
권장 선수
M20.01의 관측/목표 기록, M14.03의 같은 시계·시각, M11.02의 shape가 선수다. 모델 학습이나 Dataset API 설치 없이 합성 스키마/행 표를 분석한다. 아래 형식은 v3 개념을 설명하는 단순 논리 표이며 그대로 공식 파일 스키마라고 가정하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 12선택
M20.04 · rosbag2/MCAP·변환·압축·스키마·버전 →
권장 선수 확인
권장 선수
M05의 메시지/QoS, M14.03의 시각과 M20.03의 데이터 계약을 연결한다. 컨테이너/직렬화·압축의 의미는 본문에서 설명한다. 기본은 합성 파일 명세/수치의 분석이며 실제 rosbag2 수집·재생이나 Dataset 변환을 실행하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 13선택
M20.05 · Rerun·Replayer·누락·단위·범위·정합 검사 →
권장 선수 확인
권장 선수
M14 기초의 시각/프레임과 M20.03/04의 스키마·저장이 선수다. Rerun과 ROS/장비를 설치하지 않고 합성 표를 분석한다. Replayer는 이 단위에서 저장 자료를 읽어 재생하는 프로그램의 일반 역할을 뜻하며 특정 제품의 설치/실행을 가정하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 14선택
M20.06 · 실패 데이터·데이터 분할·Domain Randomization →
권장 선수 확인
권장 선수
M11.03의 분할/통계와 M20.03~05의 episode·스키마/검사가 선수다. 관측→행동을 따라 배우는 BC의 의미는 본문에서 보충한다. 기본은 합성 시도/그룹 표와 분포 계산이며 정책 학습·실물 수집·시뮬레이터 실행을 요구하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 15선택
M21.01 · Behavior Cloning·분포 이동·시연 품질 →
권장 선수 확인
권장 선수
모두 권장
M11의 손실/학습, M19의 과업/실행과 M20의 시연/분할이 선수다. 상태 분포와 폐루프를 본문에서 보충한다. 기본은 합성 행동/오차 계산이며 정책 학습이나 실제 로봇 실행은 하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 16선택
M21.02 · 관측 구성·행동 공간·정규화·시퀀스 →
권장 선수 확인
권장 선수
M11의 shape/손실, M19의 프레임/IK, M20의 스키마/시각과 M21.01의 BC가 선수다. 기본은 작은 tensor 모양/시간표와 종이 계산이며 선택 코드는 표준 Python 산술만 사용한다. 정책 학습이나 실제 로봇 실행은 요구하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 17선택
M21.06 · 학습·롤아웃·미관측 상황·데이터 재수집 루프 →
권장 선수 확인
권장 선수
모두 권장
M11의 학습/분할, M20의 데이터 품질/재수집과 M21.01/02의 BC·행동 계약을 연결한다. 기본 BC 롤아웃은 ACT·Diffusion·양팔 정책 전체 이수를 요구하지 않는다. 선택 정책의 확장 롤아웃은 해당 M21.03~05를 함께 확인한다. 기본은 합성 1차원 계산과 선택 표준 Python 소형 맞춤/개발 진단이며 신경망·로봇 학습 성과가 아니다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 18선택
M22.01 · LLM 계획·VLM 인지·VLA 행동 정책 구분 →
권장 선수 확인
권장 선수
모두 권장
M12의 영상 관측, M19의 계획/실행과 M20·M21.01의 데이터/BC 기초를 연결한다. ACT 등 특정 정책 전체를 모델 역할 구분의 필수 선수로 요구하지 않는다. LLM/VLM/VLA와 skill·접지는 본문에서 보충하며 M18.04의 Action·작업 상태와 이어 읽는다. 기본은 합성 장면/점수 표 분석이고 모델/API·ROS/로봇 실행은 없다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 19선택
M22.02 · Prompt·구조화 출력·Tool/ROS Action 연결 →
권장 선수 확인
권장 선수
M05.02의 Action, M19.02의 계획/실행과 M22.01의 모델 역할/접지가 선수다. JSON 구조와 현재 상태 검증을 본문에서 보충한다. 기본은 합성 제안/상태 기록이며 선택 Python은 파싱만 수행하고 실제 도구/ROS 메시지는 보내지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 20선택
M22.03 · Ollama·로컬 모델·파인튜닝과 엣지 제약 →
권장 선수 확인
권장 선수
M11의 모델 파라미터, M21의 학습/평가와 M22.02의 검증/실행 계약을 연결한다. 양자화/KV·LoRA는 본문에서 보충한다. 기본은 합성 메모리/API 기록 계산이며 모델 다운로드·서버/실제 추론·파인튜닝을 실행하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 21선택
M22.04 · OpenVLA·SmolVLA·멀티모달 관측·행동 토큰 →
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권장 선수
M12의 영상, M21의 행동 표현/생성과 M22.01~03의 접지/실행·자원이 선수다. 행동 토큰/연속 flow는 본문에서 보충한다. 기본은 합성 구간/시간 계산이며 모델 다운로드·추론/파인튜닝이나 실제 로봇 동작은 하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 22선택
M22.05 · 지도 장소 의미화·언어 지시 주행·로봇팔 →
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권장 선수
M14의 프레임/시간, M19의 팔/모바일과 M22.01/02의 접지/Action이 선수다. 그래프/지도 목표는 본문에서 보충하며 M15.02의 지도 좌표, M17.02의 경로 비용, M18.04/.06의 작업 상태·주행-조작 미션으로 이어진다. 기본은 합성 지도/상태표이며 실제 지도 생성·Nav2/로봇 이동은 하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 23선택
M22.06 · 권한·검증·확인·중단을 거치는 실행 감독 →
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권장 선수
M22.02의 명령 계약/Action과 M22.05의 단계별 전제를 사용한다. 신뢰 경계/최소 권한·감독 상태를 본문에서 보충한다. 기본은 종이 허가표/합성 로그이며 실제 명령 전송·안전 인증을 하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 24선택
M13.03 · Point Cloud Backbone·학습 기반 특징 →
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권장 선수
M13.02의 개념을 사용한다. 필요한 새 용어·기호는 본문에서 정의한다. 일반 코딩 문법/실제 장비 설치를 요구하지 않으며 합성 자료로 기본 경로를 수행한다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 25선택
M13.04 · 3D Object Detection·3D Segmentation →
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권장 선수
M13.03의 개념을 사용한다. 필요한 새 용어·기호는 본문에서 정의한다. 일반 코딩 문법/실제 장비 설치를 요구하지 않으며 합성 자료로 기본 경로를 수행한다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 26선택
M16.01 · 특징 기반/직접법 Visual Odometry·다중 시점 기하 →
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권장 선수
모두 권장
M02.05, M13.02, M14.04, M15.04의 개념을 사용한다. 필요한 새 용어·기호는 본문에서 정의한다. 일반 코딩 문법/실제 장비 설치를 요구하지 않으며 합성 자료로 기본 경로를 수행한다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 27선택
M16.02 · LiDAR Odometry·점군 잔차·강건 추정 →
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M16.01의 개념을 사용한다. 필요한 새 용어·기호는 본문에서 정의한다. 일반 코딩 문법/실제 장비 설치를 요구하지 않으며 합성 자료로 기본 경로를 수행한다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 28선택
M16.03 · 비주얼-관성·LiDAR-관성 추정 →
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M16.02의 개념을 사용한다. 필요한 새 용어·기호는 본문에서 정의한다. 일반 코딩 문법/실제 장비 설치를 요구하지 않으며 합성 자료로 기본 경로를 수행한다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 29선택
M16.04 · Factor Graph·Pose Graph·Bundle Adjustment →
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M16.03의 개념을 사용한다. 필요한 새 용어·기호는 본문에서 정의한다. 일반 코딩 문법/실제 장비 설치를 요구하지 않으며 합성 자료로 기본 경로를 수행한다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 30선택
M16.05 · Loop Closure·백엔드 최적화·실패 사례 →
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권장 선수
M16.04의 개념을 사용한다. 필요한 새 용어·기호는 본문에서 정의한다. 일반 코딩 문법/실제 장비 설치를 요구하지 않으며 합성 자료로 기본 경로를 수행한다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 31선택
M16.06 · 학습 기반 SLAM·CPU/SIMD·CUDA·Jetson 최적화·벤치마크·드론/스캐너/사족/VR·AR 응용 →
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M16.05의 개념을 사용한다. 필요한 새 용어·기호는 본문에서 정의한다. 일반 코딩 문법/실제 장비 설치를 요구하지 않으며 합성 자료로 기본 경로를 수행한다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 32선택
M21.03 · ACT·Action Chunking·Temporal Ensembling →
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M11의 신경망/Transformer 기초와 M21.01/02의 BC·행동 표현/정규화·mask가 선수다. 잠재 변수/조건부 VAE는 본문에서 보충한다. 기본은 합성 chunk/손실·후보 표 계산이며 ACT 모델/실물/GPU 실행은 하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 33선택
M21.04 · Diffusion Policy와 Motion Manifold 접근 →
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M11의 신경망/확률과 M21.01~03의 다중 행동 모드·표현/정규화·chunk가 선수다. 생성 반복·경로 family/다양체 개념은 본문에서 보충한다. 기본은 합성 스칼라/곡선·시간 계산이며 Diffusion/EMMP 모델 학습·추론이나 GPU/로봇을 실행하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.
- 34선택
M21.05 · Mobile ALOHA·양팔·이동 조작의 협응 →
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M19.06의 이동 베이스 좌표, M20의 시연/시각과 M21.02~04의 정책/시퀀스가 선수다. 양팔 상대 제약과 공동학습은 본문에서 보충한다. 기본은 합성 좌표/데이터 표 계산이며 Mobile ALOHA 장비나 학습 코드를 실행하지 않는다. 이미 알고 있다면 직접 열어볼 수 있습니다.