설명
덕키타운 자율주행차 과정은 edX에서 제공되는 혁신적인 과정으로, 축소 모델 자율주행차의 구축 및 프로그래밍을 통해 로봇 공학 및 AI에 대한 실용적인 소개를 제공합니다. 이 과정은 자율주행차가 어떻게 작동하는지 이해하고자 하는 학습자를 위해 설계되었습니다. 참가자는 부품 상자에서 시작하여 덕키봇을 만들어 축소된 도시 환경인 덕키타운에서 자율적으로 탐색할 수 있도록 작업합니다.
더 읽기
이 과정은 최첨단 접근 방식, 소프트웨어 도구 및 실제 하드웨어를 사용하여 매력적인 실습 학습 경험을 제공합니다. 자율성의 도전에 대한 실제 솔루션을 탐구하며, 이론적 개념을 알고리즘으로 변환하고 이를 시뮬레이션 및 하드웨어에서 배포합니다. 이 과정은 Python, 로봇 운영 체제(ROS), Docker로 구축된 현대적인 소프트웨어 아키텍처를 사용하여 고전 아키텍처와 현대 기계 학습 기반 접근 방식의 강점을 강조합니다.
로봇 공학과 접근 가능한 교육에 열정을 가진 교수 및 과학자들이 진행하는 이 과정은 MIT에서 생성된 오픈 소스 플랫폼인 덕키타운 로봇 생태계를 활용하며, 전 세계 200개 이상의 대학에서 사용되고 있습니다. 학습자는 시뮬레이션 트랙과 하드웨어 트랙 중에서 선택할 수 있으며, 후자는 덕키봇을 조립하고 덕키타운 도시 트랙에서 배포하는 것을 포함합니다.
이 과정은 ETH 취리히, 몬트리올 대학교 및 시카고 도요타 기술 연구소의 지원을 받습니다. 로봇 하위 시스템, 컴퓨터 비전 기반 내비게이션, 강화 학습 및 로봇 공학을 위한 효율적인 소프트웨어 환경 설정과 같은 필수 주제를 다룹니다. 이 과정은 Linux, Python 및 Git에 대한 기본 지식을 가진 학습자를 위해 설계되었으며, 네이티브 Ubuntu 설치가 있는 컴퓨터가 필요합니다.
참가자는 덕키봇을 프로그래밍하여 모델 도시 도로 차선을 탐색하고, 장애물을 인식하고 피하며, 전통적 및 현대적 접근 방식을 사용하여 자율 주행 결정을 내리는 기술을 습득하게 됩니다. 이 과정은 또한 로봇 에이전트를 공개 도전 과제에 제출할 기회를 제공하여 동료들과 기술을 테스트할 수 있습니다.
- 카테고리기업 교육 및 이러닝
- 요금제무료
덕키타운 자율주행차의 핵심 기능
실습 로봇 공학 및 AI 학습
축소 모델 자율주행차 구축 및 프로그래밍
최첨단 자율성 기술 사용
시뮬레이션 및 하드웨어에서 솔루션 배포
Python, ROS 및 Docker로 학습
고전 및 현대 AI 접근 방식 탐구
ETH 취리히 및 기타 기관의 지원
오픈 소스 덕키타운 로봇 생태계
덕키타운 자율주행차 사용 방법은?
조립: 부품으로 덕키봇 구축
프로그래밍: Python 및 ROS를 사용하여 자율성 코딩
배포: 시뮬레이션 및 실제 환경에서 테스트
도전: 공개 도전 과제에 제출 및 경쟁
덕키타운 자율주행차의 사용 사례
- 자율주행차 개발
- 로봇 공학의 AI
- 실습 학습
- 시뮬레이션 및 하드웨어 배포
- 컴퓨터 비전 응용
