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융합_로보테크 AI 자율주행 로봇 개발자 과정-26/06/01

#include #include #include Adafruit_PWMServoDriver pca = Adafruit_PWMServoDriver(0x40);// ── 채널 정의 (집게=5, 손목회전=7, 손목굽힘=9, 팔꿈치=11, 어깨=13, 베이스=15) ──#define CH_GRIPPER 5#define CH_WRIST_R 7#define CH_WRIST_P 9#define CH_ELBOW 11#define CH_SHOULDER 13#define CH_BASE 15// ── 링크 길이(mm) & 베이스 위험영역 ──#define L1 130.0 // 어깨 → 팔꿈치#define L2 65.0 // 팔꿈치 → 손목#define L3 ..

To Do List(ROBOT ARM)로봇팔 완성 작업 순서 1단계: 전원 시스템 구축 18650 4개 충전 상태 확인 (각 셀 4.0V 이상) 홀더에 18650 3개 끼우기 (극성 확인) 홀더 → 벅컨버터 IN+/IN- 연결 멀티미터로 벅컨버터 OUT 측정하며 트리머 돌려 6.5V 정확히 맞추기 CC 트리머 8A 근처로 (있으면) 2단계: PCA9685 + Arduino 배선 벅컨버터 OUT+ → PCA9685 V+ 벅컨버터 OUT- → PCA9685 GND (V+ 옆) Arduino 5V → PCA9685 VCC (로직 전원) Arduino GND → PCA9685 GND (반드시 공통) Arduino A4 → SDA, A5 → SCL (옵션) 220uF 콘덴서를 V+/GND에 병렬 3단계: 서보 6..

어제 필기시험 문제 및 정답 Q) 다음 중 각 인공신경망 모델의 특징에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?ANN은 생물학적 뇌의 뉴런 구조를 모사하여 입력층, 은닉층, 출력층의 구조를 갖는 가장 기본적인 신경망 모델이다.DNN은 ANN의 은닉층을 여러 개로 쌓아 데이터의 복잡한 패턴을 학습할 수 있게 만든 심층 신경망이다.CNN은 데이터의 순서와 시간적 흐름이 중요한 음성 인식이나 텍스트 번역 등에 가장 최적화된 모델이다.RNN은 내부의 순환 구조를 통해 과거의 상태 정보를 현재의 학습에 반영하므로 시계열 데이터 처리에 유리하다.Q) 다음 중 데이터 전처리(Data Preprocessing) 작업에 해당되지 않는 것은?결측치(Missing Value) 처리모델 하이퍼파라미터 튜닝(Hyperparam..

https://makerworld.com/ko/models/2548346-5dof-robot-arm-invers-kinematics?replyId=5744791&replyType=4#profileId-2806322 5자유도 로봇 팔 [역기구학] - 무료 3D 프린트 모델 - MakerWorld이 사용자 콘텐츠는 표준 디지털 파일 라이선스에 따라 라이선스가 부여되었습니다. 귀하는 이 개체의 디지털 또는 3D 인쇄 버전이나 이 개체의 디지털 또는 물리적 형식의 다른 파생 작품(이 개makerworld.com 모터의 세부 정보는 알 수 없음터틀봇 임시 조립 + 팔로워 차량 1대 조립Arco 마커 테스트 터틀봇, 팔로워 모두 똑같이 움직임ㄴ 아마도 토픽 번호가 같아서 그런 듯 모터는 기존 보다 강한 MG996..

로봇팔 받침용 터틀봇 판 + 팔로워 차량 1대 하드웨어 완성 및 테스트 로봇팔 모터 잘못 구매(기존 MG996R -> 서보 모터 레드캣 레이싱 헥스플라이 25KG 4개)ㄴ가장 빠른 배송이 6월 10일 이후 로봇팔 아두이노 테스트용 코드 완성#include #include Adafruit_PWMServoDriver pwm = Adafruit_PWMServoDriver();// 풀스윙용 펄스 범위 (MG996R 확장)#define PULSE_MIN_US 500#define PULSE_MAX_US 2500#define ANGLE_MAX 270int angleToTicks(int angle) { int us = map(angle, 0, ANGLE_MAX, PULSE_MIN_US, PULSE_MAX_..

로봇팔 고장 + 부품 미배송으로 현재 테스트하거나 작성할 수 있는 코드 없음오늘은 강제적 휴식ㄴ현재까지 진행된 정보 + 앞으로 해야할 일 정리 현재 출력 중인 로봇 팔 형태PACK 프로젝트 상세 진행 현황 및 작업 리스트(2026-05-22 기준 / 작업 복귀 5/26)프로젝트 기본 정보팀명/프로젝트명: PACK (Pick Arm Carry Kit)주제: 군집 협업 기반 자율주행 피킹·운반 로봇구조: TurtleBot3 리더 1대 + Arduino 팔로워 2대기간: 2026-05-20 ~ 06-30 (실작업 27일 + 마무리 2일)팀: 윤우영(팀장), 길민준, 김아영, 안효민완료된 작업문서기획 보고서 v2 (멘토 피드백 반영)기획 발표 PPT v2 (22슬라이드 + 간트차트)학습계획서 전체 (기본정보 +..

로봇팔 각도 초기값 찾기#include #include Adafruit_PWMServoDriver pwm = Adafruit_PWMServoDriver();#define SERVO_FREQ 50// ── 채널 ──#define CH_GRIPPER 12#define CH_WRIST 13#define CH_MIDDLE 14#define CH_BASE 15// ── 각도 범위 ──#define ANGLE_MIN 0#define ANGLE_MAX 270// ── 홈 자세 (수직 곧게 핀 상태) ──#define HOME_GRIPPER 90#define HOME_WRIST 210#define HOME_MIDDLE 220#define HOME_BASE 100// ── 현재 각도 ──int cu..

K-디지털 트레이닝 프로젝트 학습계획서과정명융합_로보테크 AI 자율주행 로봇 개발자 과정_2회차훈련기간2025-12-30 ~ 2026-07-16팀명MYMY프로젝트명PACK(Picking arm And Carry Kit)프로젝트 주제군집 협업 기반 자율주행 피킹·운반 로봇프로젝트 기간2025-05-18 ~ 2026-07-16팀 구성 및 역할 분담성명역할윤우영PM / 리더 로봇 엔지니어길민준팔로워 임베디드 엔지니어김아영웹 백엔드 엔지니어강태민통신·통합 엔지니어프로젝트목표 및 배경1. 프로젝트 선정 배경 - 중소 물류·제조 현장에서 자동화 수요가 증가하고 있으나, 고가의 산업용 로봇팔과 고정형 컨베이어 중심의 기존 자동화 방식은 초기 비용과 공간 제약으로 인해 낙후 환경에 도입하기 어려운 상황임. 이에 저가 ..

심화 프로젝트 설명MQTT 구현 good설계 잘함센서 값 받아서 서버처리하는 대신 모듈에서 MQTT로 발행한걸 다른 모듈로 전달하는 식으로 안에서 처리했다면 더 좋았을 듯ㄴ서버가 끊겨도 알아서 갈 수 있음(서버 응답 기다림 없이)ㄴ서버에서 미션(행동들) 로봇 인터페이스에서 전달만 하면 아래에서 전체 수행 후 서버로 전달하는 방식ROS2 bridge 외부 통신 위해 -> 받을 수 있다면 브릿지 없이 단순 TCP로 빠르게ㄴMQTT 사용한다면 감안해야하지만 현장에선 펌웨어와 주행모듈 직접 연결하는게 최종 프로젝트 기획 군집주행이지만 사실상 연결해서 따라가는거라 큰문제 없을 듯팔로워가 따라가야할 이유+(몇대까지 따라가게 할건지?) 추종방식C: 가능하긴한데 단독으로는 힘들거고, C를 기본으로 하면서 B를 할 수..

심화 프로젝트 기획 보고서 이동 피킹 연동 자율주행 운반 로봇TurtleBot3 + 로봇팔 + Arduino 팔로워 군집 협업 기반 운반 시스템 과정명: 로보테크 AI 자율주행 로봇 개발자 과정팀 구성: 4인 1팀 (팀장 1 + 팀원 3)수행 기간: 2026. 05. 20 (수) ~ 06. 30 (화) / 실작업 27일 + 마무리 2일 목차1. 프로젝트 개요 1.1 추진 배경 1.2 핵심 아이디어 1.3 활용 분야 및 범용성 1.4 과업 목표2. 핵심 동작 시나리오 2.1 시나리오 개요 2.2 상태 머신(FSM) 정의 2.3 분류 시나리오3. 시스템 아키텍처 3.1 핵심 설계 원칙 3.2 시스템 구성도 (5계층) 3.3 데이터 흐름 3.4 R..