수업내용/목표
본 강좌는 ai 인공지능 기술과 그 주요 응용 분야인 로봇 공학 기술을 소개하는 강좌입니다. 로봇은 어떻게 구조화되어 있는지 그리고 인공지능과 어떻게 연계되어 있는지를 살펴보고, 다양한 로봇의 사례를 소개할 것입니다. 이 강좌를 통해 학습자 여러분은 아래의 학습목표를 달성할 수 있을 것입니다.
1. 인공지능과 로봇공학의 기초지식을 습득할 수 있다.
2. 로봇공학 분야에서 적용되는 인공지능기술들을 설명할 수 있다.
로봇공학과 인공지능
JNUk
본 강좌는 새로운 K-MOOC 플랫폼에서 운영하는 강좌입니다.
강좌 소개
본 강좌는 ai 인공지능 기술과 그 주요 응용 분야인 로봇 공학 기술을 소개하는 강좌입니다. 로봇은 어떻게 구조화되어 있는지 그리고 인공지능과 어떻게 연계되어 있는지를 살펴보고, 다양한 로봇의 사례를 소개할 것입니다. 이 강좌를 통해 학습자 여러분은 아래의 학습목표를 달성할 수 있을 것입니다.
1. 인공지능과 로봇공학의 기초지식을 습득할 수 있다.
2. 로봇공학 분야에서 적용되는 인공지능기술들을 설명할 수 있다.
강좌 운영 계획
| 주차 | 주차명 | 차시명 | 오픈 일정 |
|---|---|---|---|
| 1 | 로봇공학과 인공지능 | (1차시)AI Robotics | 2022. 11. 21. |
| (2차시)AI 로봇의 종류 | |||
| (3차시)로봇의 종류와 모양 | |||
| (1주차 학습목표) 1. AI 로봇의 개념을 설명할 수 있다. 2. AI가 적용된 로봇의 유형을 분류할 수 있다. 3. 로봇의 종류를 구분할 수 있다. |
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| 2 | 로봇 기본 개념의 이해 | (1차시)로봇 기본 개념 | 2022. 11. 21. |
| (2차시)로봇의 자유도 | |||
| (3차시)행렬과 벡터(1) | |||
| (4차시)행렬과 벡터(2) | |||
| (2주차 학습목표) 1. 로봇의 개념을 설명할 수 있다. 2. 사례를 보고 2차원 평면상에서 로봇의 자유도를 구할 수 있다. 3. 사례를 보고 3차원 상에서 로봇의 자유도를 구할 수 있다. 4. 행렬과 벡터의 개념을 설명할 수 있다. |
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| 3 | 강체의 운동 | (1차시)강체의 위치/회전 표현 방법(1) | 2022. 11. 21. |
| (2차시)강체의 위치/회전 표현 방법(2) | |||
| (3차시)Homogeneous transformation | |||
| (3주차 학습목표) 1. 강체의 회전운동과 병진운동에 대해 설명할 수 있다. 2. 강체의 위치와 방향을 표현하는 방법을 설명할 수 있다. |
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| 4 | 로봇 기구학: 정기구학 | (1차시)로봇 정기구학 | 2022. 11. 21. |
| (2차시)DH 표시법을 이용한 로봇 정기구학 | |||
| (3차시)2차원 로봇의 정기구학 | |||
| (4차시)3차원 로봇의 정기구학 | |||
| (4주차 학습목표) 1. 로봇의 정기구학의 개념을 설명할 수 있다. 2.DH 표시법을 이용한 정기구학 풀이 방법을 설명할 수 있다. |
|||
| 5 | 로봇 기구학: 역기구학 | (1차시)로봇의 역기구학 | 2022. 11. 21. |
| (2차시)로봇의 역기구학 문제 해결 방법 | |||
| (3차시)로봇의 역기구학(예제) | |||
| (5주차 학습목표) 1. 로봇의 역기구학의 개념을 설명할 수 있다. 2. 2차원 로봇의 역기구학을 예제를 통해 풀이방법을 이해할 수 있다. |
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| 6 | 로봇 속도 기구학 | (1차시)로봇의 속도 기구화 | 2022. 11. 21. |
| (2차시)로봇 자코비안 | |||
| (3차시)자코비안 매트릭스 활용 | |||
| (6주차 학습목표) 1. 로봇의 속도기구학의 개념을 설명할 수 있다. 2. 자코비안의 개념을 설명할 수 있다. |
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| 7 | 로봇 기구학 프로그래밍 실습 | (1차시)로봇 기구학 | 2022. 11. 21. |
| (2차시)로봇 정기구학 프로그래밍 실습 | |||
| (3차시)로봇 역기구학 프로그래밍 실습 | |||
| (7주차 학습목표) 1. 로봇 기구학 값을 구하기 위하여 옥타브 프로그램을 사용하여 프로그래밍을 할 수 있다. |
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| 중간시험 | 2022. 11. 21. | ||
| 9 | 인공지능과 로봇 | (1차시)Robot Perception and Planning | 2022. 11. 21. |
| (2차시)Robot Control | |||
| (3차시)Robot Planning | |||
|
(9주차 학습목표) |
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| 10 | 로봇 경로 계획법 | (1차시)Point-to-Point Trajectories(1) | 2022. 11. 21. |
| (2차시)Point-to-Point Trajectories(2) | |||
| (3차시)Trajectories by multiple via Point | |||
| (10주차 학습목표) 1. Point-to-Point Trajectories를 활용할 수 있다. 2. Trajectories by multiple via Point를 설명할 수 있다. |
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| 11 | 로봇 모션 계획(1) | (1차시)로봇 모션 계획 | 2022. 11. 21. |
| (2차시)로봇 모션 계획의 문제 해결 방법 | |||
| (3차시)로봇 모션 계획(예제) | |||
| (11주차 학습목표) 1. 로봇의 움직임을 계획할 수 있다. 2. 예제를 통해 풀이방법을 학습할 수 있다. |
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| 12 | 로봇 모션 계획(2) | (1차시)Roadmap | 2022. 11. 21. |
| (2차시)Cell Decomposition | |||
| (3차시)Sampling Based Algorithm | |||
| (12주차 학습목표) 1. 로드맵을 이용한 로봇의 움직임을 이해할 수 있다. 2. 장애물을 피해 목표점까지 도달하는 경로를 생성할 수 있다. |
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| 13 | 로봇 비전 | (1차시)Vision for Robotics | 2022. 11. 21. |
| (2차시)Image Formation | |||
| (3차시)Image Processing | |||
| (13주차 학습목표) 1. 로봇의 비전에 대해 설명할 수 있다. 2. 로봇 영상 처리 기법에 대해 실습할 수 있다. |
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| 14 | 로봇과 인공지능 | (1차시)Application domain | 2022. 11. 21. |
| (2차시)로봇공학과 인공지능 사례(1) | |||
| (3차시)로봇공학과 인공지능 사례(2) | |||
| (14주차 학습목표) 1. 로봇공학에서 인공지능이 융합되는 사례를 나열할 수 있다. 2. 로봇공학과 인공지능의 결합 사례를 1가지 이상 발표할 수 있다. |
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| 기말시험 | 2022. 11. 21. | ||
강좌운영팀 소개
교수자
- 박종오 교수
- 현) 전남대학교 로봇연구소(RRI) 소장
- 현) 전남대학교 기계공학과 교수
- Univ. Stuttgart. 로봇공학 박사
- E-mail: k-mooc@jnu.ac.kr
- 홍아영 교수
- 현) 전남대학교 로봇공학융합전공 교수
- 현) 전남대학교 인공지능융합학과 겸임 교수
- ETH Zurich. 기계공학 박사
- E-mail: ahong@jnu.ac.kr
강좌지원팀
- 이기완 조교
- 전남대학교 AI융합대학 학석사연계과정
- E-mail: ysb619@jnu.ac.kr
강좌 수강 정보
이수/평가정보
| 퀴즈 | 웨비나 참여 | 토론 | 중간시험 | 기말고사 | 합계 |
|---|---|---|---|---|---|
| 20% | 20% | 10% | 25% | 25% | 100% |
강좌 수준 및 선수요건
이 강좌는 대학 학부 전공 기초 정도 수준으로 제작되었으며, 로봇공학과 인공지능 분야에 관심이 있는 중등교육이상을 수료하였다면 누구나 수강가능한 강좌입니다.
교재 및 참고문헌
이 강좌는 별도의 교재가 없으며, 학습자료를 별도 PDF 파일로 제공합니다.
자주 묻는 질문
강좌 교재가 따로 있나요?
별도의 교재는 없으며, 학습자료를 통해 함께 학습하시길 바랍니다.
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