핑크랩이 2023년 여름. 서울로봇아카데미의 교육을 진행했습니다.

올해 2023년도 이제 2개월이 남았네요. 이런 느낌으로 한 해의 끝을 바라보는 것이 벌써 수십년째(헉.ㅠㅠ. 세월...)인데 여전히 한 해에 대한 아쉬움이 남습니다. 그러나 저와 저희 핑크랩(PinkLAB)은 23년을 정말 열심히 살았습니다. 그 중 여름에 진행한 서울로봇아카데미의 한 과정이 기억에 남습니다. 그 과정을 소개하려고 합니다.

핑크랩이 진행한 서울로봇아카데미 과정

서울로봇 아카데미는 서울시가 운영하는 로봇 교육 기관입니다. 서울로봇아카데미는 서울시의 위탁을 받아, 한국로봇산업협회와 한국로봇융합연구원이 서울로봇아카데미를 위탁 운영합니다. 그러니까 서울시가 주최기관이고, 한국로봇산업협회와 한국로봇융합연구원이 주관기관인거죠.

23년 여름에는 위 그림처럼 4개의 과정이 개설되었습니다. 그 중에서 모바일로봇SI 과정에 저희 핑크랩이 깊숙히 아~주 많이 관여를 했습니다.

전체 280여시간의 교육에서 핑크랩은 아래의 과정을 모두 직접 개발하고 교육을 실시했습니다.

• 26시간의 온라인 교육을 위해 영상을 제작하고, 편집했습니다. 실제적인 영상 강의 26시간을 모두 납품했습니다. 영상 강의를 제대로 따라하면, 사실 하루에 2시간 정도입니다. 실습을 스스로 따라해야하고, 막히는 부분은 저희가 슬랙을 통해 질의응답을 받지만, 아무래도 대면수업에서 묻는 것보다는 느리겠죠. 그러니 26시간의 영상 강의는 일주일 5일로 보면, 3주간의 수업양입니다.
  • 영상 강의에는 Ubuntu 기초,
  • ROS2 기초
  • OpenCV와 카메라 캘리브레이션 ARUCO 마커
  • YOLO
  • 딥러닝 등의 내용이 담겼습니다.
• 오프라인 수업은 주로 제가 저희 팀과 함께 직접 수행했습니다.
  • ROS2 응용 수업
  • ROS2 패키지 만들기
  • URDF와 좌표계의 이해
  • GAZEBO 시뮬레이션
  • 라이다와 SLAM 및 Navigation 패키지 이해
• 그리고 실습 및 프로젝트에서는 아래의 내용을 학생들이 핑크랩 소속 조교들의 어마어마한 코치를 받으며 진행했습니다.
  • ROS2 주행 로봇학습을 위해 개발된 PinkBOT을 가지고 ROS2 패키지 이해 및 직접 구동
  • SLAM
  • 여러 주행 관련 미션을 컴퓨터 비젼 기술과 딥러닝을 이용하여 이수
  • 로봇팔을 이용한 Pick and place 
  • 딥러닝을 이용한 객체 인식
  • 로봇팔에서 딥러닝으로 인식된 객체에 대한 Pick and Place
• 특히 주안점을 둔 부분은 아래와 같습니다.
  • ROS2를 사용한 로보틱스에 익숙해지도록 했습니다.
  • 다양한 실제 센서, 주행에 필요한 라이다, 카메라 등을 FW 레벨에서부터 학습하고, ROS2에서 다룰 수 있도록 했습니다.
  • 특히 우리 수강생들은 다른 교육보다 좌표계(TF)에 대한 감을 잡도록 하기 위해 노력했고, 이를 위해 실제 로봇팔과 카메라를 활용할 실습이 포함되었습니다.
  • 시뮬레이션에서는 절대 알 수 없는 경험을 하도록, 실제 주행로봇, 로봇팔을 활용해서 라이다, 카메라와 같은 센서를 직접 사용하고, 딥러닝이나 SLAM을 직접 구현 체험하는 과정을 포함했습니다.

이렇게 적고 보니 정말 많은 과정이네요. 이번에 참 뿌듯한것이, 영상 촬용, 강의, 영상 편집, 조교 운용 등 280시간을 모두 맡았기 때문에 정말 최선을 다해 교육을 실시했습니다. 이런 전폭적인 자율권을 주신 한국로봇융합연구원에 다시한번 감사를 드리며, 또한 전폭적인 지원도 너무나 감사드립니다. 

주행로봇 과정

수업하는 강의실의 모습입니다.

저기 학생들이 열심히 작업하는 로봇이, 핑크랩이 주행로봇 수업에서 자체적으로 사용하는 PinkBOT입니다.^^ [주의 핑크색은 없어요] 이 로봇의 ROS2 Humble 버전의 PKG는 유명하신 안병규 연구원님[현시점 ROAS CTO이십니다.]께서 만들어 주셨습니다. [PinkBOT GITHUB] 이 로봇은 제가 또 대면으로 수업하는 AI 로봇 과정에서 사용하는 것과 동일 모델인데, 약간~ 중고이지만, 원 제작사에서 빌려주셔서 고맙게 잘 사용했습니다. [그렇다고 공짜라는 이야기는 아닙니다.^^]

주행로봇이 ARUCO 마커를 인식해서 자체적인 주행 시나리오도 작성해 보도록 했고, 

천장에 마커를 달 수가 없어서 바닥에 설치했지만, 실내 서빙로봇 흉내도 잠시 내볼 수 있었습니다.

당연히 SLAM 정도는 당연히 잘 하죠^^

딥러닝을 이용한 로봇팔 Pick and Place

그리고, 로봇팔도 다루었습니다. 로봇의 양대 산맥을 안 다룰 수가 없죠.

로봇팔을 이용한 프로젝트를 수행하고서 자신의 알고리즘과 코드를 발표하는 모습니다. 근데 저 그림 어디서 많이 보셨죠? 네 맞습니다. 핑크랩의 잊을 수 없는 추억, 현대차 해커톤대회에서도 비슷하게 진행했던 과정입니다. 다른 점은 저희가 필요한 지식을 모두 교육을 수행했다는 거죠. 또 안 보고 갈 수 없죠. 아래 링크도 한 번 봐주세요.

https://pinkwink.kr/1423

핑크랩이 진행한 H Mobility 해커톤 대회 이야기

이번 과정에서 사용된 로봇팔은 역시 위 해커톤 대회에서 사용한 것입니다. 해커톤이 끝나고 고장난 것은 제외하고, 남은 것을 잠시 활용할 수 있게 되었네요.

매우 열심히 자신의 작품을 설명하고 있습니다.

미션을 다들 이수하느라 엄청들 고민했으니, 듣는 모습이 열정적일 수 밖에 없죠.

열정적으로 프로젝트를 수행중인 한 팀입니다. 저팀은 제 기억속에 남아있는 것이, 저 두 팀원의 나이차이가, 뻥을 조금 때리면 거의 20살이었습니다. 제가 약간 놀린다고, 삼촌과 조카라고... 흠...

이 사진 한장에서 열기가 느껴지시지 않나요?^^ 

저희 조교님들께 둘러쌓여 있는 한 수강생입니다. 저 사진을 찍고 있는것도 저희 조교님이라고 생각하면, 저분은 총 세 분의 조교님들에게 둘러쌓여 있군요. 저런.~ ^^

마치며

저희 핑크랩은 2023년 여름에 서울로봇아카데미의 한 과정을 전담 수행했습니다. 앞으로 또 저희가 서울로봇아카데미와 인연이 있을지는 알 수 없지만, 올 한해 2개월의 여름은 정말~ 이 교육이 기억에 오래 남을 것 같습니다.

한 명 한 명 수강생들이  모두 잘 되었으면 좋겠고, 또 이 때 수업을 함께 도와준 우리 조교님들도 모두 잘 되었으면 좋겠습니다. 이런 교육의 연속성이 쉽지 않으니, 당시 교육에 총 투입된 조교는 저를 빼고, 7명이었습니다. 즉 2~3개월 동안 교육에면 총 8명이 투입된 것이죠. 안타까운건 이런 교육이 연달이 있지 않으니, 교육 조교로서 참 좋은 경력을 쌓은 조교들과 연속해서 오랫동안 함께 할 수가 없네요. 이제 남은 조교님은 그 중 4명 뿐이네요ㅠㅠ. 이건 저의 사업능력이 부족해서 인가 봅니다.ㅠㅠ.

혹시 지금 보이는 이런 특별한 교육을 기관마다의 목표에 맞춰 커스텀해서 제공받길 원하신다면 언제나 핑크랩으로 연락을 주세요. 마지막으로 전체 영상을 공유합니다.

https://youtu.be/Cis3LR4_64U?si=IH93EJnLcymqt3z_