ROS 2 자율주행 로봇 Dev Acadmey Part 8. 최신 AI 기술과 실물 로봇의 통합
이
모든 내용을 한 번에
어디에서 배워야 할지
그동안 찾지 못하고 헤매고 있으셨나요?
PROJECT 01
인간과 로봇 비전 기반 상호작용
| 포인트
Google MediaPipe 활용하여 사람의 손 제스처와 포즈 인식 기술을 이해하고, 카메라·로봇과의 상호작용을 구현하는 방법을 학습합니다.
| 실습 프로젝트
- Project 1. 손 제스쳐 인식 및 활용
- Project 2. 틸팅 카메라를 활용한 Hand Follower
- Project 3. Human Pose Estimation 기반 로봇 주행 제어
- Project 4. Human Pose Estimation 기반 로봇 행동 제어
Google MediaPipe 활용하여 사람의 손 제스처와 포즈 인식 기술을 이해하고, 카메라·로봇과의 상호작용을 구현하는 방법을 학습합니다.
| 실습 프로젝트
- Project 1. 손 제스쳐 인식 및 활용
- Project 2. 틸팅 카메라를 활용한 Hand Follower
- Project 3. Human Pose Estimation 기반 로봇 주행 제어
- Project 4. Human Pose Estimation 기반 로봇 행동 제어
PROJECT 02
라즈베리파이5에 YOLO11 활용하기
| 포인트
라즈베리파이5와 Docker 환경에서 Ultralytics YOLO를 활용한 객체 탐지·분할·분류·자세 추정까지 전 과정을 학습해보며, 임베디드 환경에서 실시간 비전 AI 적용 능력을 익히게 됩니다.
| 실습 프로젝트
- Docker에서 Ultralytics 환경 구성하기
- Project 1. Detection
- Project 2. Segmentation
- Project 3. Classification
- Project 4. Pose
라즈베리파이5와 Docker 환경에서 Ultralytics YOLO를 활용한 객체 탐지·분할·분류·자세 추정까지 전 과정을 학습해보며, 임베디드 환경에서 실시간 비전 AI 적용 능력을 익히게 됩니다.
| 실습 프로젝트
- Docker에서 Ultralytics 환경 구성하기
- Project 1. Detection
- Project 2. Segmentation
- Project 3. Classification
- Project 4. Pose
PROJECT 03
모바일 로봇에 LLM,VLM,LMM,VLA 활용
| 포인트
최신 멀티모달 AI(LLM, VLM, LMM, VLA)을 이해하고, 로봇 제어·라인 추종·컬러 트래킹 등 직접 적용해보며 언어·비전·행동을 통합한 스마트 홈 어시스턴트 로봇 구현으로 지능형 로봇 개발 역량을 학습합니다.
| 실습 프로젝트
- Project 1. LLM 기반 로봇 제어
- Project 2. LMM 기반 로봇 Line Follower
- Project 3. LMM 기반 로봇 Color Tracking
- Final project. Nav2와 LLM을 이용한 스마트 홈 어시스턴트 로봇 구현
최신 멀티모달 AI(LLM, VLM, LMM, VLA)을 이해하고, 로봇 제어·라인 추종·컬러 트래킹 등 직접 적용해보며 언어·비전·행동을 통합한 스마트 홈 어시스턴트 로봇 구현으로 지능형 로봇 개발 역량을 학습합니다.
| 실습 프로젝트
- Project 1. LLM 기반 로봇 제어
- Project 2. LMM 기반 로봇 Line Follower
- Project 3. LMM 기반 로봇 Color Tracking
- Final project. Nav2와 LLM을 이용한 스마트 홈 어시스턴트 로봇 구현
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강사님께 직접 질문할 수 있어요!
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* 강사님은 커뮤니티에 참여하시지만, 강사님의 답변이 필수는 아닙니다.
* 커뮤니티는 2027. 11. 01 까지 운영됩니다.
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로봇 Dev Academy
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