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로봇공학과 인공지능 종료 이수증
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로봇공학과 인공지능
참여기관 목록
강좌소개
강좌소개 COURSE INTRODUCTION
- 이 강좌의 목적은 인공지능 기술의 주요 응용 분야인 로봇 공학의 기초를 소개하는 것으로, 다자유도 로봇의 구성 요소를 이해하고 로봇의 정기구학, 역기구학, 속도기구학, 경로 생성 등에 대해 학습할 수 있습니다. 그리고 다양한 로봇의 사례를 소개하면서 로봇 공학 분야에서 활용되는 인공 지능 기술에 대해 알아보는 강좌입니다.
학습목표 LECTURE OBJECTIVES
학습목표
- 로봇공학에 응용되는 인공지능 기술에 대하여 설명할 수 있다.
- 로봇의 기구학에 대하여 설명할 수 있다.
- 로봇공학에서 인공지능이 융합되는 사례를 설명할 수 있다.
강좌운영계획 SYLLABUS
주차 | 주차명 | 차시명 |
---|---|---|
1 | 로봇공학과 인공지능 | AI Robotics |
AI 로봇의 종류 | ||
로봇의 종류와 모양 |
||
2 | 로봇 기본 개념의 이해 | 로봇 기본 개념 |
로봇의 자유도 |
||
행렬과 벡터 | ||
3 | 강체의 운동 | 강체의 위치/회전 표현 방법(1) |
강체의 위치/회전 표현 방법(2) |
||
Homogeneous transformation | ||
4 | 로봇 기구학: 정기구학 | 로봇 정기구학 |
DH 표시법을 이용한 로봇 정기구학 |
||
2차원 로봇의 정기구학 3차원 로봇의 정기구학 |
||
5 | 로봇 기구학: 역기구학 | 로봇의 역기구학 |
로봇의 역기구학 문제 해결 방법 |
||
로봇의 역기구학(예제) | ||
6 | 로봇 속도 기구화 | 로봇의 속도 기구화 |
로봇 자코비안 |
||
자코비안 매트릭스 활용 |
||
7 | 로봇 기구학 프로그래밍 실 | 로봇 기구학 |
로봇 정기구학 프로그래밍 실습 | ||
로봇 기구학 프로그래밍 실습 |
||
9 | 인공지능과 로봇 |
Robot Perception and Planning |
Robot Control |
||
Robot Planning |
||
10 | 로봇 경로 계획법 | Point-to-Point Trajectories(1) |
Point-to-Point Trajectories(2) | ||
Trajectories by multiple via Point | ||
11 | 로봇 모션 계획(1) | 로봇 모션 계획 |
로봇 모션 계획의 문제 해결 방법 | ||
로봇 모션 계획(예제) |
||
12 | 로봇 모션 계획(2) | Roadmap |
Cell Decomposition | ||
Sampling Based Algorithm | ||
13 | 로봇 비전 | Vision for Robotics |
Image Formation | ||
Image Processing | ||
14 | 로봇과 인공지 | Application domain |
로봇공학과 인공지능 사례(1) |
||
로봇공학과 인공지능 사례(2) |
강좌운영기간 COURSE OPERATION PERIOD
2024.08.12~2024.11.15
강좌수강정보 COURSE INFORMATION
이수기준
- 퀴즈: 30%
- 토론: 20%
- 중간고사: 25%
- 기말고사: 25%
※총 60% 이상 점수 획득 시, 이수증을 발급받을 수
있습니다.
미리보기
강좌운영진
-
홍아영 교수
- 현) 전남대학교 기계공학부 부교수
- ETH Zurich, 로봇공학 박사
- email: ahong@jnu.ac.kr
-
최지영 조교
- 전남대학교 기계공학부 석사과정
- email: jiyoung3347@gmail.com
자주묻는질문
Q 강좌의 난이도는 어떤가요?
A 이 강좌는 대학 학부 전공 기초 정도 수준으로 제작되었으며, 로봇공학과 인공지능 분야에 관심이 있는 중등교육이상을 수료하였다면 누구나 수강가능한 강좌입니다.
Q 강좌 교재가 따로 있나요?
A 별도의 교재는 없으며, 학습자료를 통해 함께 학습하시길 바랍니다.
Q 이수기준은 어떻게 되나요?
A 해당 강좌는 퀴즈 30%, 토론 20%, 중간시험 25%, 기말시험 25%로 총 100점 만점으로 구성되었으며, 평가에서 총 60점 이상을 획득한 경우, 이수증 발급이 가능합니다.
기타·문의처
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