지난 25번의 강의에 걸쳐, 로보틱스의 기초부터 심화된 내용까지 정말 많은 것들을 다루어보았습니다. 여기까지 오셨다면, 이제 여러분들은 모두 로봇 공학자라고 말할 수 있다고 자부합니다!

이 강의에서 그치지 않고, 계속해서 로보틱스를 공부하고 싶은 분들께 추천드리고 싶은 내용을 정리해보았습니다. 일반적으로, 로보틱스는 사실 인지, 판단, 제어로 구성되는 시스템이라고 이야기하는데요. 이번 강의에서는 주로 제어에 집중된 강의였습니다.

따라서 로봇 인지를 공부하고 싶은 분들께는 로봇에 사용되는 다양한 센서들을 다루는 센싱, 센서 데이터를 통해 물체를 인지하고 추적하는 Detection과 Following을 공부해보시기를 추천드리고, Estimation과 Localization, 그리고 특히 요즘 화두가 되고 있는 SLAM을 추천드립니다.

참고로, SLAM에 관심이 있다면, SLAM KR이라는 훌륭한 커뮤니티를 추천드립니다.

로봇의 판단은 현 시점 아무래도 딥러닝이 주로 사용된다고 생각합니다. 이 분야가 워낙 발전이 빨라서 앞으로 어떻게 될 지 모르지만, 적어도 지금은 LM을 사용하여 로봇의 상황에 적절한 판단을 이끌어내는 움직임이 활발하게 이루어지고 있습니다.

마지막으로 이번 강의에서 주로 다루었던 제어 파트를 조금 더 심도있게 공부하고 싶다면, 다양한 로봇들의 Dynamics를 분석하고 최신 Control 기법들을 공부해보시기 바라며, 딥러닝과 결합된 DRL도 공부해보시기 바랍니다. 또한 완전 새로운 로봇을 설계하고 제어하는 다양한 연구들도 이루어지고 있습니다.

소프트웨어적으로 좀 더 공부해볼만한 내용을 이야기해보자면, 로봇 시스템을 손쉽게 구현할 수 있는 ROS 2 공부를 추천드리고, 이번 강의에서는 직접 구현하였지만, 3D 시뮬레이션도 하나쯤 익혀두시기를 추천드립니다. 제가 추천하는 시뮬레이터은 1) Gazebo, 2) Mujoco, 3) NVIDIA Isaac Sim입니다.

더불어 특히 강조하고 싶은 점으로 꼭 로보틱스 프로젝트를 해보세요! 바닥부터 하나씩 로봇을 구성하고 움직이게 하는 프로젝트가 가장 빠르게 성장할 수 있는 지름길입니다.

하드웨어부터 모두 만들어보는 것이 제일 좋지만 시간도 오래 걸리고 비용이 드는 만큼 상용 키트를 구매해서 프로젝트를 진행하는 것도 추천드립니다.

마지막으로, 이 강의를 가다듬어주신 정말 감사한 감수자분들께 감사 인사를 드리고 싶습니다. 로보티즈의 표윤석 박사님과, 서울 시립대학교 제어 및 동역학 연구실의 박경훈 교수님인데요.

바쁘신 와중에도 귀한 시간을 내주셔서 하나하나 강의의 감수를 해주시고 함께 오류를 수정해주셨습니다. 연구실을 찾는 대학생들과 로봇 기업으로의 취업을 희망하는 분들께 로보티즈와 제어 및 동역학 연구실을 적극 추전드립니다.

그럼 이렇게 모두의 로보틱스를 마무리하겠으며, 저는 또 다른 강의로 찾아뵙겠습니다. 흐흐 감사합니다!!