ROS 2 & Gazebo를 활용한 로봇 모델링과 자율주행 시뮬레이션

더욱더 가까워진
PHYSICAL AI 시대

그래서, 더욱 주목 받고 있는 자율주행과 로보틱스 기술

이러한 흐름에 따라 자율주행·로봇 기술 개발의 중요성이 더욱 커지면서,

가상 공간에서의 테스트와 구현이 필수가 되고 있습니다.

특히, 다양한 기술과 프로젝트에 맞는 시뮬레이터를 이해하고
실무에서 활용하는 역량이 점점 더 중요해지고 있습니다.

그중에서도 로봇 개발의 핵심 프레임워크인
ROS 2와 연동 가능한 시뮬레이터 활용은 이제 필수입니다.

자율주행 로봇 시뮬레이션의 대표 주자인 Gazebo Classic을 활용해
로봇 모델링부터 자율주행 구현 실습까지 이 강의에 모두 담았습니다!

CHECK POINT

ROS 2 연동 가능한 자율주행 로봇 시뮬레이터 Gazebo Classic 활용법 학습과 함께
테슬라 사이버트럭 자율주행 프로젝트를 통해 오픈소스 로봇 실무 경험 완전 정복!

POINT 1

URDF 기반의 로봇 모델 구축하기

로봇의 구조를 정의하는 URDF 핵심개념과 로봇 모델링 방법을 학습하고 각각의 요소(링크, 조인트, 재질, 센서 등)를
실습을 통해 직접 다루며 로봇 모델을 효율적으로 구성하는 방법을 배워봅니다.

로봇 시스템 개발 프로세스

로봇 시스템 개발 시작 - 로봇 모델링 이해하기

실제 산업 현장에서는 로봇 개발 초기 단계에서 URDF를 활용한 모델링이 필수입니다.
시뮬레이션 환경에서 검증을 통해 실제 로봇 제작 전 설계상의 문제점을 미리 발견하고 수정할 수 있습니다.

STEP 01 로봇 모델링 & TF

로봇 모델링 이해를 위한 필수 지식 · 로봇 모델링 개요
· TF(Transformation) 개요
· 모델링 이해를 위한 TF 기초

STEP 02 URDF 요소 실습

URDF 파일 시각화 · URDF 개요
· Link & URDF 파일 시각화

Link & Joint · [실습] 움직임을 위한 Joint 요소들
· [실습] Link의 요소 ① - material
· [실습] Link의 요소 ② - mesh
· [실습] Joint의 특수 요소

Plotjuggler · [실습] Plottting 도구 : plotjuggler

POINT 2

Gazebo Classic 시뮬레이션 기초와
각종 플러그 인(Plug-in) 활용한 실무 관리 학습

Gazebo Classic의 기본 개념과 환경 설정 방법을 익히고, 간단한 로봇을 모델링하여 Gazebo에서 테스트해 봅니다.
실제 프로젝트에서 필요한 기능을 추가하고 로봇 모델링을 보다 효율적으로 관리하고 시뮬레이션 패키지를 최적화하는 전략도 함께 학습해봅니다.

GAZEBO만의 특별함

고품질 물리 엔진 지원

ODE, Bullet, DART, Simbody 등의 다양한 물리 엔진을 지원하여 충돌 감지, 마찰, 중력, 강체 및 관절 동작을 실제처럼 정밀하게 시뮬레이션하고 로봇의 동역학과 센서 데이터를 현실성을 높여 실제 환경과 유사한 테스트가 가능합니다.

ROS & ROS 2 연동 및 통합

ROS 및 ROS 2와 기본적으로 연동되며, 시뮬레이션된 로봇을 실제 로봇처럼 제어하고 센서 데이터를 수집할 수 있습니다. 특히, Navigation2, SLAM, MoveIt 등 ROS 기반의 로봇 소프트웨어를 시뮬레이션 환경에서 손쉽게 테스트할 수 있습니다.

다양한 로봇 & 센서 모델 제공

PR2, TurtleBot, Jackal 등 여러 산업 및 연구용 로봇 모델과 LiDAR, 카메라, IMU 등 다양한 센서가 기본적으로 제공됩니다. 필요 시 직접 커스텀 로봇과 센서를 URDF 및 SDF 포맷으로 추가할 수 있어 확장성이 뛰어납니다.

POINT 01 시뮬레이션 기초: Gazebo Classic

Gazebo Classic 개요 및 튜토리얼과 함께 시뮬레이터를 활용하여
나만의 Differential Drive 로봇 모델링과 시뮬레이션을 직접 실습해봅니다.

로봇 모델링 & 시뮬레이션을 위한 환경 구성

· [실습] 시뮬레이션 패키지 생성
· [실습] Gazebo Classic에서 World 불러오기
· [실습] 나만의 시뮬레이션 환경 스케치

나만의 Differential Drive 로봇 모델링 & 시뮬레이션 실습

· 시뮬레이션을 위한 로봇 속성 ① - Collision, Inertias
· [실습] 기존 모델에 collision과 inertia 적용하기
· [실습] Gazebo Classic에서 로봇 Spawn하기
· 시뮬레이션을 위한 로봇 속성 ② - 물리적 속성
· [실습] 기존 모델에 물리적 속성 적용하기

POINT 02 시뮬레이션 실전: 각종 Plugin과 실무 전략들

Joint 제어와 센서 데이터 처리를 위한 다양한 플러그인 활용법을 익히고,
모델링 파일 경량화 및 시뮬레이션 최적화 전략 등을 습득합니다.

Gazebo Classic Plugins

· Gazebo Plugins ① - Joint
· [실습] 나만의 로봇에 제어를 위한 플러그인 추가하기
· Gazebo Plugins ② - Sensor
· [실습] 나만의 로봇에 각종 센서 추가하기

모델링 및 시뮬레이션 패키지 관리 실무 전략

· (실습) XACRO를 활용한 효율적인 로봇 모델링
· (실습) 유지보수를 고려한 패키지 구조 잡기
· (실습) 로봇 주행 메커니즘 쉽게 변경하기
· (실습) 모델링 파일 경량화 및 시뮬레이션 최적화 전략 Spawn

POINT 3

Gazebo Classic 활용한 로봇 커스터마이징과
테슬라 자율주행 시뮬레이션 실습

오픈 소스 기반의 로봇을 커스터마이징하여 특정 환경에서 동작하도록 설정하는 과정을 학습한 후,
테슬라 사이버트럭의 자율주행 시뮬레이션을 진행하며 자율주행 알고리즘을 테스트하고 개선하는 방법을 학습합니다.

가상 공간에서의 테스트 & 구현이 중요한 이유?

복잡한 로봇 모델링 및 시뮬레이션 환경 구성을 코드와 시각화 도구를 통해 직관적으로 이해하며
내가 직접 설계한 로봇을 가상 환경에서 직접 동작시켜봅니다

PROJECT 01 오픈 소스 기반의
로봇 커스터마이징

검증된 오픈소스 로봇 모델을 기반으로 자사의 요구사항에 맞게 수정하고 확장하는 방식을 직접 구상해보며 로봇 자율주행 개발 시간을 단축하고 프로세스를 최적화하는 방법 배워봅니다.

· 프로젝트 개요
∙ [실습] 시뮬레이션 환경 구성
∙ [실습] 모델링 수정 및 각종 센서 추가하기
∙ [실습] 3D LiDAR SLAM

PROJECT 02 테슬라 사이버트럭
자율주행 시뮬레이션 (화성, 달 탐사)

테슬라 사이버트럭 프로젝트를 통해 CAD에서 URDF 추출 방법하는 방법을 배워보고, 다양한 시뮬레이션을 통해 현업에서 새로운 로봇 플랫폼 개발 시 즉시 적용할 수 있는 방법을 학습해봅니다.

∙ CAD Software에서 URDF 추출 방법
∙ [실습] Linux 기반 URDF 추출 환경 구성
∙ [실습] 사이버트럭 URDF 추출하고 디버깅하기
∙ [실습] 사이버트럭 시뮬레이션 환경 구성
∙ [실습] 자율주행을 위한 Nav2 연동하기

BENEFIT

Gazebo Classic 전문가에게 직접 물어볼 수 있는 기회!
패스트캠퍼스 수강생만 입장 가능한 온라인 라운지

온라인 라운지에 질문을 남겨 주시면, 강사님이 답변을 달아 드립니다.
강의 수강 중 궁금한 점이 생기면, 언제든지 질문하세요.

* 해당 채널은 자율주행 로봇을 위한 ROS 2 & SLAM & Nav2 한번에 끝내기 강의 질의응답 채널과 함께 운영됩니다.
※ 2025년 3월 28일 ~ 2027년 7월 11일까지 ※
온라인 수강생 전용 디스코드 Q&A 채널이 운영되며 채널 링크는 별도 안내됩니다.

차근차근 배워 나가는 로보틱스 시리즈

로보틱스 시스템 아카데미 코스 로드맵

로보틱스 시리즈는 로봇 분야 취업을 희망하는 분들과 연구원,
실무 엔지니어 등을 위한 난이도/주제별 체계적인 로드맵 제공할 예정입니다.

이 코스를 수강하기에 앞서,
자율주행 로봇 기초 강의를 수강하고 싶다면?

이 강의에 관심을 가진 수강생 분들이 많이 수강한 로보틱스 시스템 아카데미의 다른 강의를 추천해요.

Robby

(현) 글로벌 대기업 자율주행 S/W 엔지니어
(현) 기업 전문 교육기관 로보틱스 엔지니어링 강사
(전) 자율주행 국비교육 강사
(전) 로보틱스 스타트업 S/W 엔지니어 및 테크리드

주요 프로젝트 및 논문

· 자율주행 기술 관련 특허 다수 출원 및 등록
· 다수 대규모 국가과제 수주 및 PM 수행

강연 활동

· 정부출연연구기관 대상 자율주행 특강 진행
· 대학교 및 대학원 대상 ROS 2 특강 다수 진행
 (서울대학교, 건국대학교, 홍익대학교, 경기대학교 외 다수)
· 기업 및 대학원 대상 자율주행 로봇 세미나 및 자문 활동
· 프로그래밍 언어(C, C++, Python 등) 및 문제해결전략(알고리즘) 온라인 강의 진행

안녕하세요,
자기소개 부탁드립니다.

안녕하세요, 자율주행 S/W 엔지니어로 근무하고 있는 Robby입니다.
현재 회사에서는 다양한 환경에서의 자율주행 관련 연구 및 문제 해결을 담당하고 있으며, 대학,연구기관 등 다양한 곳에서 로보틱스에 대한 전문 지식과 기술을 알려주는 강의도 함께 하고 있습니다.
저도 처음 공부할 때 “어떤 우선순위로 공부해야 하지?”, 그리고 현재 “이런 것들을 미리 누가 알려줬으면 좋았을 텐데”라는 생각을 정말 많이 했었기 때문에, 저는 로보틱스 엔지니어로서 현업에서 쌓은 경험을 바탕으로, 여러분께 실질적인 노하우를 제공하고자 합니다.
단순히 이론을 전달하는 데 그치지 않고, 실제 현업에서 겪었던 문제들을 해결한 경험을 토대로 강의자료가 구성되어 있습니다. 또한 최신 기술 동향을 반영한 실습과 프로젝트를 통해, 수강생들이 현업에서 바로 적용할 수 있는 역량을 갖출 수 있도록 돕겠습니다.

수강을 망설이는 분들께
마지막으로 한 마디 부탁드립니다.

본 강의에서는 고가의 로봇 하드웨어 없이도 시뮬레이션을 통해 다양한 로봇 플랫폼, 각종 센서, 제어 시스템을 통합하고 물리적 속성까지 실험하며, 실제 로봇 개발 프로세스에 필요한 기술을 익힐 수 있도록 했습니다.
모델링 및 시뮬레이션 과정을 바탕으로 실제 산업현장에서 요구되는 자율주행 로봇 응용 프로그램을 개발할 수 있는 실질적인 역량을 갖추게 됩니다. 추후 원하시는 요구사항에 맞게 로봇 구동 타입, 시뮬레이션 속성, 필요한 센서들을 자유롭게 커스터마이징하실 수 있게 됩니다.
특히 프로젝트 부분은 로보틱스 업계의 실무 프로세스를 그대로 경험할 수 있도록 설계되었습니다. 거의 모든 로봇 기업은 실제 로봇을 제작하기 전에 Gazebo와 같은 시뮬레이터를 활용하여 로봇의 동작과 성능을 검증합니다. 그 중 핵심 과정인 CAD로 설계된 로봇을 시뮬레이션에 사용할 수 있도록 변환하는 과정을 포함하여 모델 경량화, 대규모 시뮬레이션 패키지 관리 방법 등 제가 가지고 있는 현업에서 활용하던 노하우들을 모두 담았습니다.

추천 수강 대상

로봇 & 자율주행 시스템 및 개발에 대한 핵심 기술과 개념을 습득하여 실무에서 활용해보고 싶으신 분

로보틱스 및 자율주행 업계 입문하시거나 취업,이직,직무 전환 등을 희망하시는 분

ROS2 와 Gazebo를 연동하여 시뮬레이션 환경에서 자율주행 테스트를 직접 진행해보고 싶으신 분

현업에서 실제 자율주행 로봇 시스템의 문제가 어떻게 발생하고, 해결하는지 알고 싶은 분

실습 환경

Ubuntu 22.04 LTS (또는 Linux Mint 21)

ROS 2 Humble

Gazebo Classic (11.0.0)

Visual Studio Code

Fast Campus