ROS2 기반 라이다·비전 센서 융합으로 자율주행 로봇을 직접 구동하는 실무 과정
교육 기간
1월 11일 ~ 7월 30일
총 교육시간
580시간 · 약 7개월
수강료
국비지원 · 자부담 0원
접수 마감
D-114 · 12월 28일
제조·반도체·로봇
물류·서비스 로봇 산업이 빠르게 성장하면서 로봇 운영체제(ROS2)를 활용해 센서 데이터를 처리하고 실제 로봇을 자율 주행시킬 수 있는 로보틱스 엔지니어에 대한 수요가 커지고 있다. 본 과정은 C++/Python 프로그래밍과 선형대수·좌표변환 등 로봇공학 기초를 다진 뒤, ROS2 노드·토픽·서비스 통신 구조, LiDAR·카메라 센서 데이터 처리(OpenCV), SLAM(동시적 위치추정 및 지도작성)과 Nav2 기반 경로계획·장애물 회피까지 자율주행 로봇 개발의 전 과정을 실습한다. 교육생은 실제 로봇 플랫폼(모바일 로봇 키트)에 ROS2 패키지를 탑재해 시뮬레이션(Gazebo)과 실기체 양쪽에서 주행 알고리즘을 검증하며, 딥러닝 기반 객체 인식(YOLO 등)을 결합한 지능형 인식 기능도 구현한다. 최종적으로는 실내 환경에서 지도 작성부터 자율주행, 장애물 회피, 목적지 도착까지 수행하는 완전한 자율주행 서비스 로봇을 팀 프로젝트로 구축한다. 커리큘럼은 국립한국교통대 등 로봇특화 교육기관의 ROS2 기반 자율주행 로봇 제어 전문가 양성과정을 참고해 구성된다.
C++/Python과 로봇공학 기초 이론(좌표변환·기구학)을 이해하고 활용할 수 있다. ROS2의 노드·토픽·서비스·액션 통신 구조를 설계하고 로봇 소프트웨어를 모듈화할 수 있다. LiDAR·카메라 센서 데이터를 수집·처리하여 환경을 인식하는 알고리즘을 구현할 수 있다. SLAM 기법을 활용해 지도를 작성하고 로봇의 위치를 실시간으로 추정할 수 있다. Nav2 프레임워크로 경로계획과 장애물 회피가 가능한 자율주행 로직을 구현할 수 있다. 딥러닝 기반 객체 인식을 결합해 지능형 서비스 로봇의 인지-판단-제어 파이프라인을 구축할 수 있다.
비전공자 중 로봇·자율주행 분야 취업을 희망하는 구직자, 기계·전자 관련 경력자 중 소프트웨어·AI 제어 역량을 추가하려는 재직자, 로봇공학·기계공학·전자공학·컴퓨터공학 전공자 중 ROS2 실무 경험을 쌓으려는 졸업(예정)자
로봇 전문기업(로봇 스타트업, 물류·서비스 로봇 제조사) 및 자동차 부품사 채용 연계, 실제 로봇 플랫폼을 활용한 자율주행 시연회·경진대회 참가 기회 제공, 자율주행 로봇 통합 프로젝트(지도작성-주행-인식)를 시연 영상과 함께 포트폴리오로 완성, 로봇기구개발기사 등 관련 자격증 응시 대비반 운영, 1:1 이력서·기술면접 코칭 및 채용 박람회 연계.
정원 24명 규모의 강의실에서 실습 중심으로 진행됩니다. 수강생 1인당 실습용 PC와 유·무선 인터넷 환경을 제공하며, 조별 프로젝트가 가능한 좌석 배치로 운영됩니다.
C++/Python과 로봇공학 기초 이론(좌표변환·기구학)을 이해하고 활용할 수 있다.
협약기업 채용연계
채용 박람회 참가
협약 AI·IT 기업 대상 채용설명회와 화상면접, 채용 박람회 참가 기회를 제공합니다.
1:1 취업 컨설팅
이력서·포트폴리오 첨삭
담당 취업지원관을 통한 이력서·포트폴리오 첨삭과 모의면접을 지원합니다.
국비지원 혜택
자부담금 0원
K-디지털 트레이닝 국비지원 대상 과정으로 수강료 자부담이 없습니다.
출석률 80% 이상, 평가 기준 충족 시 고용노동부 K-디지털 트레이닝 수료증이 발급되며 국민내일배움카드 훈련이력에 등록된다. 로봇기구개발기사, 임베디드기사 등 국가기술자격 실기 대비 특강이 병행 제공되며, 자격 취득은 한국산업인력공단 시험 일정에 맞춰 별도로 응시해야 한다.
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