강의 목표
이 강의는,
언어와 시각 정보를 함께 이해하고,
상황에 맞는 계획과 행동을 생성하는 지능형 로봇 시스템을
직접 개발한 실전 프로젝트
Spot+ATS(Auto Targeting System)을 통해 구현하며 학습하는 것을 목표로 합니다.
Isaac Sim 기반 시뮬레이션을 통해
최신 로봇 AI 기술 흐름에 맞춘 내용을 직접 설계하고 구현하는
실무 능력을 갖추게 됩니다.
[시스템 권장 사양]
그래픽카드별 Isaac Sim 권장 사양
– RTX 40 Series 사용자 : Isaac Sim 5.0
– RTX 50 Series 사용자 : Isaac Sim 5.0
– AWS 사용자 : Isaac Sim 5.0
*자세한 내용은 Isaac Sim 공식사이트를 참고 바랍니다.
NVIDIA Isaac Sim 권장사양
*별도 구성에 필요한 내용은 매뉴얼을 확인 부탁 드립니다.
2,3단계 통합 – 실전 프로젝트와 시뮬레이션으로 시스템을 완성하는 개발자 되기
- CPU : Intel Core i7-9700K
- Memory : 56GB
- GPU : NVIDIA RTX5070 (Vram 12GB)
- OS : Ubuntu 22.04
- Middleware : ROS2 (humble)
- Isaac Sim Ver : 5.0
1
강의소개 - 2,3단계 통합 강의 구성 및 학습방법
00:15:56
무료공개
Part 1 - NVIDIA Isaac Sim
1
[1강] NVIDIA Isaac 설치 및 활용 사례
00:22:59
구매필요
2
[2강] 물리환경 구축 및 센서 시뮬레이션
00:21:04
구매필요
3
[3강] Isaac Sim 센서 시뮬레이션
00:22:05
구매필요
4
[4강] 4족 보행 로봇 학습환경 만들기
00:37:58
구매필요
5
[5강] Spot + ATS 시스템 구축하기
00:45:00
구매필요
Part 2 - SLAM
1
[1강] SLAM과 Navigation 기본 개념 이해하기
00:40:29
구매필요
2
[2강] Spot + ATS SLAM 연동 (1)
01:11:33
구매필요
3
[3강] Spot + ATS SLAM 연동 (2)
00:38:19
구매필요
4
[4강] Spot + ATS Vision 연동
00:28:44
구매필요
Part 3 - Physical AI
1
[1강] System-1 Executor Node 설계
00:36:59
구매필요
2
[2강] System-1 Executor Node 단위 액션 설계 (1)
00:52:14
구매필요
3
[3강] System-1 Executor Node 단위 액션 설계 (2)
01:20:48
구매필요
4
[4강] System-2 LLM Planner 설계
00:21:57
구매필요
5
[5강] System-2 테스트 및 검증
00:26:40
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