핑크랩이 H-Mobility 해커톤 대회를 준비합니다.

현대자동차는 매년 H-Mobility Class라는 과정을 진행을 합니다. 차량 전동화, 자율주행, 로보틱스의 세 분야로 이뤄지고 이 중 로보틱스 분야는 심화과정의 일환으로 1박2일 해커톤 대회를 2022년 올해는 개최하기로 했습니다.

제가 운영하는 핑크랩이 해커톤 대회라는 큰 행사를 운영하게 되었습니다.

핑크랩이 진행한 부분

해커톤에 필요한 사전 교육 자료 제공

이미 많은 인원들이 로보틱스 분야에서 기본교육을 이수했습니다. 그러나 해커톤 대회(사실은 챌린지이지만)에서 소정의 성과를 이루기 위해서 기본 교육과정에서 추가로 진행되어야할 교육이 필요하다고 판단되었습니다. 이런 대회들은 경쟁을 통한 순위도 중요하지만, 또 참가자들이 완주의 뿌듯함도 얻으면 좋다고 생각을 했기 때문입니다. 그래서 저희는 이미 이수한 교육과정에 추가로 해커톤을 진행하기 위해 필요한 요소기술들을 동영상과 자료로 추가 제공하기로 했습니다.

https://www.youtube.com/playlist?list=PL83j7f4UkozHB_OBMiPpLOPdHi7YnKvTk 

H-Mobillity Robotic 해커톤

글을 쓰고 있는 현시점은 1차 영상만 공개되었고, 2주후에 위의 재생목록으로 2차분이 공개되게 됩니다.

1_Anaconda opencv 설치.pdf

1.55MB

2_이미지 읽고 필터 처리 하기.pdf

11.99MB

3_영상을 이미지로 변환.pdf

0.22MB

4_영상에서 특정 색 검출하기.pdf

1.30MB

5_YOLO 객체 검출.pdf

2.38MB

6_ArUCo 마커의 개념.pdf

1.46MB

7_openCV 함수를 사용한 ArUCo 마커 기반 3차원 자세 추정.pdf

0.61MB

8_딥러닝 기초.pdf

2.12MB

9_CNN 기초.pdf

3.33MB

YOLOv3학습.pdf

5.64MB

12_로봇 구동.pdf

10.49MB

해커톤 대회 주제 선정 및 진행

핑크랩은 대회의 주제를 조심스럽게 선정했습니다. 모든 사업은 예산, 시간, 사람 등등 흔히 리소스라는 것이 한정적이기 때문에 정말 많은 고민을 할 수 밖에 없을것 같습니다.

https://www.youtube.com/watch?v=6fG7zwGfIkI 

그래도 주어진 환경에서 저희는 아마존 물류로봇 경진대회를 참조해서

로봇팔과 딥러닝을 이용한 물건 정리

라는 주제를 선정했습니다. 물론 저희가 저런 멋진 목표를 바로 이수하기는 어렵기 때문에 많이 정제(ㅜㅜ)되었지만, 기본 목표는 그래도 원대하게 잡았다~^^ 입니다. 

일단 정해진 예산에 많은 인원에게 해택을 주다보니 로봇팔이 상대적으로 많이 저렴해졌습니다. 그러나 동일조건이고, 로봇팔이 자기 역할에는 충실할 것이라서 괜찮다고 생각을 합니다. 거기에 비전처리, 딥러닝등을 이용해서 아래 내용을 이수할 수 있으면 됩니다.

• 정리해야할 대상 박스를 인지하고
• 색상별로 정리하거나
• 박스에 붙은 숫자를 인식해서 숫자대로 정리
• ARUCO 마커를 인식해서 박스의 자세를 예측하고, 로봇팔로 접근

또한 학생들에게 저희는 한 팀에 한 명씩 멘토를 붙여서 학생들이 소기의 목적을 달성하도록 유도할 예정입니다.

핑크랩의 가능성

이번 대회는 아직 시작하지 않았습니다. 그러나 저는 저희 핑크랩이 이번 대회를 경험하면서 보다 대단위 해커톤, 챌린지 등을 유치하면 좋겠다고 생각했습니다. 정해진 예산에서 주제 선정, 선정된 주제에 따른 기술적 완성도, 필요한 사전 교육 자료, 행사 자체의 진행 등등 이번에 저희가 경험하고 있는 이 내용이 한 번으로 끝나면 너무 아쉬울것 같습니다. 혹시 이런 행사를 고민하고 계신 분들은 저희 핑크랩으로 연락주세용^^.

https://www.pinklab.art/

PinkLAB