25.10.08 / JUN
유니트리, 엔비디아 기반 로봇 하드웨어 및 소프트웨어를 바이브코딩으로 개발 및 제어하는 C++ 로봇 제어 입문 과정입니다.
대상: 로봇 제어 초보자 · C++ 입문자
환경: 브라우저 기반 Colab, Replit (무료)
기간: 10강 (5주 완성)
목표: 시뮬레이션 수준의 로봇 제어 로직을 C++로 구현
강의: 동준상.넥스트플랫폼 (naebon@naver.com)
참조링크: C++ 시작하기 깃허브 리포
https://github.com/junsang-dong/vibe-1008-cpp-study
참조링크: Colab에서 C++ 바로 시작하기
https://colab.research.google.com/drive/1Y4XyQQyvJBHT_pXA9IyRQsTQxzfTHNXl?usp=sharing
🧩 1. 과정 개요
- 로봇 제어의 핵심: “C++ 기반의 실시간 제어 루프”
- Colab, Replit 등을 이용해서 C++ 실행환경 설치 없이 실습 가능
- C++ 입문자용 문법과 제어 알고리즘을 동시에 학습
- 최종 목표: 가상 자율주행 로봇 제어기 구현
⚙️ 2. 학습 목표
- 로봇의 기본 제어 구조 이해
- C++을 이용한 제어 알고리즘 구현 능력 확보
- 센서 입력 → PID 제어 → 이동 모델 흐름 학습
- 향후 ROS2, Isaac Sim, Unitree SDK로 확장 가능
💻 3. 실습 환경 구성
- VS Code 등 IDE에서 C++ Template 선택
- 간단한 코드는 Colab 등 브라우저 기반 IDE에서 즉시 실행 가능
- GitHub 연동으로 코드 버전 관리
- 로컬 설치 불필요 (Chrome만 있으면 OK)
📚 4. 10강 커리큘럼 구성
| 구분 | 주제 | 핵심 개념 |
|---|---|---|
| 1~2강 | C++ 기본, 제어 루프 | 입출력, 반복문, 시간처리 |
| 3~4강 | 센서 시뮬레이션, PID | 구조체, 클래스, 제어식 |
| 5~6강 | 이동 모델, 회피로직 | 좌표계, 조건문, 삼각함수 |
| 7~8강 | 센서 융합, 경로추종 | 칼만필터, 벡터 수학 |
| 9~10강 | 로봇팔, 종합프로젝트 | 역기구학, 종합제어 |
🧠 1강: C++ 기본기 & 제어루프 개념
for,while을 이용한 반복 제어- 시간 기반 루프 (
chrono,sleep_for) - “5초 동안 상태 출력” 실습
- 결과: 제어 루프의 기본 개념 체득
코드 예시
for(int i=0; i<50; i++){
cout << "t=" << i*0.1 << "s" << endl;
this_thread::sleep_for(100ms);
}
🔁 2강: 제어 루프와 센서 데이터 처리
- 센서 데이터를 변수로 관리 (
float distance) - 난수(
rand())로 거리값 시뮬레이션 - 0.1초마다 센서값 갱신
- 센서 로그 출력
출력 예시
t=1.2s distance=54.3cm
t=1.3s distance=31.7cm
🧮 3~4강: PID 제어 알고리즘
- PID 구조:
P,I,D3요소로 오차 제어 - 목표속도와 실제속도의 차이를 계산
- P: 반응속도 / I: 누적오차 / D: 안정화
- 결과: 목표속도에 점진적으로 수렴
시각화 포인트:
에러가 점차 0으로 수렴하는 그래프
🦿 5~6강: 이동모델 & 회피로직
- 2D 좌표기반 이동 시뮬레이션
x += v*cos(θ)*dt; y += v*sin(θ)*dt; - 거리센서 30cm 이내 → 회피동작 실행
- 조건문 제어(if / else) 실습
- 로그 출력으로 이동경로 확인
📡 7~8강: 센서 융합 & 경로추종
- Sensor Fusion: 거리 + 속도 융합 (칼만필터)
- 노이즈 제거 및 정확한 상태추정
- Waypoint 기반 경로 추종
atan2()와sqrt()로 거리·각도 계산
결과:
- 로봇이 지정된 좌표를 순차적으로 이동
- 추종 오차 로그 출력
🦾 9강: 로봇팔 제어 기초
- 2링크 로봇 암(Inverse Kinematics)
- 삼각함수로 목표좌표 → 관절각 변환
sin,cos,atan2활용- 시각화 없이도 각도 계산 로그 확인
핵심 수식:θ2 = acos((x²+y² - L1² - L2²)/(2L1L2))
🤖 10강: 종합 프로젝트
프로젝트: “가상 자율주행 로봇”
- 센서 입력 + PID 제어 + 이동모델 통합
- 장애물 감지 → 회피 → 경로 복귀
- 10초간 주행 로그 출력
출력 예시
[1.0s] v=1.2m/s, θ=0.3rad, obstacle=False
[2.3s] v=0.8m/s, obstacle=True → 회피모드
🚀 수료후 로드맵: 확장 및 응용
- ROS2로 확장 → 실제 로봇 제어 Node 개발
- Isaac Sim 연동 → 가상 시뮬레이션 환경 구성
- 강화학습(RL) 기반 제어 정책 학습
- 실로봇(Unitree Go1 등) 실증 실험 가능
다음 단계 제안
“Replit 기반 학습 → GitHub 이관 → Ubuntu GPU 서버에서 Isaac Sim 실습”
🎯 보너스: 학습 효율을 높이는 팁
- 매 강의 후 GitHub에 코드 업로드
cout로그 대신 파일 출력 (ofstream) 시각화- PID, KalmanFilter 등 핵심 로직은 클래스로 구조화
- Replit AI Assistant를 활용해 디버깅 피드백 받기
✅ 이번 과정 수강의 기대효과
- C++은 로봇의 언어이자 사고방식
- Replit은 “로봇 제어 입문자의 완벽한 연습장”
- 10강 완주 후, ROS2 / Isaac Sim / Unitree SDK까지 확장 가능
- 🚀 “Hello World”에서 “자율주행 로봇”까지 10단계 완성!
첫 포스팅: 25.10.08 / 교육과정문의: JUN (naebon@naver.com)
