패스트캠퍼스 환급 챌린지 중간 점검

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

https://fastcampus.info/4oKQD6b

올해 마지막 보너스 혜택! 1+1+1 쿠폰 이벤트 (~12/09 23:59) | 패스트캠퍼스

 

 

[학습 인증샷]

 

 

 

동영상 서비스가 종료되어 해당 콘텐츠를 재생할 수 없습니다.

 

동영상 서비스가 종료되어 해당 콘텐츠를 재생할 수 없습니다.

 

 

동영상 서비스가 종료되어 해당 콘텐츠를 재생할 수 없습니다.

 

 

 

1. 지난 25일간 학습하면서 가장 기억에 남는 내용은 무엇이었나요?

ROS 2를 사용해 로봇 소환하고 이동시키기, teleop_twist_keyboard 사용해 직접 조종하기, Rviz2 / RQT등 디버깅 툴 사용하고 실습중인 로봇 모니터링 하기, Cartographer 사용해 SLAM 실습하고 작성한 지도 저장하기, 저장된 지도 불러오고 불러온 지도 바탕으로 Localication 하기 등등 지금까지 배웠던 내용들은 모두 로봇을 사용한 기초적인 이론, 지도 작성 및 내비게이션과 관련 되어 있는 내용이었습니다. 이중 가장 기억에 남는 것은 Cartographer을 사용해 SLAM을 실습했던 내용이었습니다. 학교에서/개인으로 실습했던 프로젝트에서는 SLAM을 사용해 지도를 작성하고 이를 활용하는 단계가 아니어서, 그저 '초음파,LiDAR,카메라 등의 센서들이 받는 값에 벽/장애물이 있으면 피해가라' 라는 간단한 기능만 구현했었습니다. 이후 단계에서는 분명 SLAM을 사용 할 것이고 그때는 배우지 않았어서 매우 궁금했었습니다. 꼭 구현하고 실습 해보고 싶었던 SLAM을 이렇게 강의를 통해 접하고 직접 수행할 수 있어서 재밌었습니다. 그 외에도 Rviz2, RQT와 같은 디버깅 툴을 사용해 실습 중인 환경과 로봇을 모니터링하고 문제가 있는 부분을 확인했던 실습도 기억에 남았습니다. 개인적으로 프로젝트를 진행 할 때에는 문제가 발생해도 자율주행자동차의 주행이 끝난 뒤에 확인하고 고치려고 했었는데, 실시간으로 어떤 문제가 발생하는지 확인하고 대처할 수 있는 방법을 알게 되어 만족스러웠습니다.

2. 배운 내용을 일상/업무에 적용해본 경험이 있나요? 없다면 앞으로 적용해보고 싶은 부분은 무엇인가요?

아직 배운 내용을 직접 로봇 자동차 키트를 구매해 적용 해보진 않았습니다. 복학 이후에 전공인 자율주행자동차와 관련된 내용의 프로젝트 및 실습을 많이 진행 할 예정입니다. 위에서 작성했듯 학습했던 SLAM 라이브러리를 사용해 지도를 작성하고 AMCL을 통해 자신의 위치를 잘 학습할 수 있도록 적용하고 싶습니다. 그저 센서 데이터에 의존해서 움직이는 로봇과, 자신의 위치와 지도 정보를 정확히 학습 한 로봇과의 수행 능력에는 차이가 클 것이기 때문에, 정확한 정보를 학습시켜 자율주행 로봇이 미로를 안정적으로 주행하거나 정해진 미션을 수행할 수 있도록 적용해보고 싶습니다.

3. 학습 중 어려웠던 순간과 이를 극복한 방법은 무엇이었나요?

강의를 따라해보는 도중 생기는 오류와 문제들이 있었습니다. 이 강의는 Ubuntu 22.04 버전을 사용 중인데, 윈도우의 가상 머신을 사용해 실습을 진행 했었습니다. 강의 설명에는 가상 머신을 사용하는 것을 추천하고 있지 않았습니다. 여력이 되지 않아 그대로 실습을 진행 했었는데, 속도가 너무 느리고 반응이 제때제때 되지 않아 정상적으로 실행되고 완료된 동작을 확인할 수 없을 때가 많았습니다. 이전에 사용하던 노트북에 Ubuntu 22.04 Linux 환경을 조성해 실습을 진행했습니다. 이전에 사용했던 노트북이고 연식이 오래 되어서 윈도우 가상 머신에서 실습 하는 것보다 조금 빠를 뿐, 생각보다 빠르고 좋은 성능을 보여주지 못했습니다. 아직 답답한 부분이 있어 가능하다면 os자체를 Ubuntu 22.04를 사용하는 실습용 노트북을 하나 사용하고 싶습니다. 또 개인 일정 때문에 같은 시간에 강의를 들을 수 없는 상황이 많이 있었습니다. 이때 시간을 내어 강의를 듣고 Tistory 블로그를 작성 하거나 새벽에 시간을 내어 미리미리 강의를 듣고 블로그를 작성하며 공부를 이어나갔습니다. 

4. 25일 동안 스스로 발견한 변화는 무엇인가요? (습관, 사고 방식, 태도 변화 등)

9월 전역을 마치고 침대에서 누워 놀거나 자고, 아침 점심 저녁 챙겨먹고, 컴퓨터로 여러가지 찾아보며 놀거나 친구들과 놀러 나가는 등 공부와는 거리가 먼 생활을 하고 있었습니다. 매일매일 데일리 미션을 수행 해야하고, 기록을 남겨야 하는 11월 환급 챌린지 프로그램을 신청하고 참여하면서 '아 오늘은 조금 힘들어도 이건 마쳐야겠다!', '오늘 오후에 친구들이랑 밥먹고 술마시러 가야 하니까 미리미리 미션 수행 하고 놀러가자', '내일은 일정 때문에 도저히 미션 수행을 못할 것 같은데 새벽에 수행하고 맘 편하게 하루 보내야겠다!' 처럼 무조건 수행 해야 하는 일과를 정해놓고 생활하다 보니, 자연스레 포기하는 쪽 보다 미션을 수행하는 쪽으로 생각하게 되었고 조금 피곤하고 힘들더라도 참고 끝까지 할 수 있는 끈기가 생겼습니다. 복학 후엔 아침 일찍부터 일어나 강의를 듣고 여기저기 옮겨다니며 과제도 수행하고 프로젝트에도 참여하고, 동아리 활동도 수행 해야 하기에 체력도 많이 부족해 질 것이고 시간도 촉박 해 질 것입니다. 그렇기 때문에 이렇게 일정을 끝까지 수행할 수 있는 체력과 끈기를 미리 키워놓고, Navigation/SLAM과 같이 복학 후에 공부해야 할 전공 지식까지 학습 해 놓는 다면 복학 후에도 생활 리듬 깨지지 않고 이전과 비슷하게 학교 생활을 이어나갈 수 있을것입니다.

5. 남은 25일 동안의 목표와 실행 계획은 무엇인가요?

남은 25일 동안 현재 듣고있는 강의를 완강 후, 전공인 자율주행 자동차와 연관되는 Nav2, SLAM, AI 관련 된 내용을 개념부터 실습까지, 처음부터 끝까지 복습 할 것입니다. 한번 듣는다고 모든 내용이 머리속에 들어오는 것이 아니기 때문에 참고 자료를 보더라도 무슨 내용인지 알 수 있고 스스로 프로젝트에 적용할 수 있도록 다시 한번 학습 할 것입니다. 결국 지금 실습하는 환경과 학교에서 하게 될 프로젝트의 환경도 다르고 사용하는 모듈, 패키지, 라이브러리 모든것이 다를 것 입니다. 하지만 주요 내용들은 형태만 다를 뿐 유사할 것입니다. 따라서 다른 모듈, 패키지, 라이브러리에서도 내용을 이해하고 사용하기 위해 주어진 환경에서부터 잘 활용할 수 있도록 학습하고 공부할 것 입니다. 남은 강의들도 자신의 것으로 만들 수 있도록 성실히 듣겠습니다.