CODEino Coding
코듀이노 코딩
현대 사회에서 정보 교육의 핵심은 단순히 코딩 문법을 익히는 것에 그치지 않고, 가상 세계의 논리적 프로세스가 실제 물리적 환경과 어떻게 상호작용하는지를 이해하는 피지컬 컴퓨팅으로 확장되고 있다. 피지컬 컴퓨팅은 센서와 액추에이터를 통해 외부 세계의 데이터를 수집하고, 이를 처리하여 물리적인 동작으로 출력하는 일련의 과정을 다룬다. 코듀이노(CODEino)는 아두이노 호환 보드와 다양한 센서 키트를 실습하는 피지컬 컴퓨팅 솔루션이다.
코듀이노가 제공하는 교육 자료의 가장 큰 특징은 텍스트 기반 코딩의 높은 진입 장벽을 낮추기 위해 엔트리(Entry), 엠블럭(mBlock) 등 블록 코딩 환경과의 완벽한 호환성을 제공한다는 점이다. 블록 코딩은 논리적인 구조를 시각화하여 학습자가 알고리즘의 본질에 집중할 수 있게 하며, 에듀이노의 하드웨어와 결합될 때 추상적인 코드가 눈에 보이는 실체적 움직임으로 변환되는 학습하기.
Dofbot Coding
도프봇 코딩
Dofbot은 NVIDIA Jetson Nano를사용하도록 설계된 AI 비전 로봇팔입니다.
1. 시스템의 핵심 구조
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Jetson Nano : 로봇의 코어 컨트롤러로 작동합니다. 카메라로 들어온 영상을 GPU를 통해 실시간으로 처리(OpenCV, 딥러닝 연산)하고, 로봇팔을 어떻게 움직일지 계산합니다.
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관절 제어 (6-DOF 서보모터): 6개의 자유도(관절)를 가진 서보모터로 구성되어 있어 사람의 팔처럼 유연하게 움직입니다. 젯슨 나노와 연결된 확장 보드를 통해 정밀한 모터 제어 신호를 받습니다.
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Eye-in-Hand : 주로 로봇팔 끝단(그리퍼 부분)에 카메라가 장착되어 있어, 로봇이 직접 물체를 바라보는 시점으로 목표물을 추적하고 집어 올리는 데 활용됩니다.
2. 구동 환경 및 소프트웨어
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ROS (Robot Operating System): 로봇 공학자들이 사용하는 표준 로봇 운영체제인 ROS를 지원하여 복잡한 로봇의 운동학(Kinematics)을 쉽게 제어할 수 있습니다.
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파이썬 , 주피터 노트북: Python 언어와 웹 기반의 Jupyter Lab 환경을 지원하여, 코드를 작성하고 수정하는 즉시 로봇팔의 움직임과 카메라 비전 결과물을 모니터링할 수 있습니다.
3. 주요 AI 비전 활용 기능: 젯슨 나노의 강력한 AI 연산력을 활용합니다.
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Color & Shape Sorting : 블록의 색상이나 모양을 학습한 AI가 목표물을 찾아 지정된 위치에 분류합니다.
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Gesture Control : 카메라로 사용자의 손동작을 인식하여, 손가락 모양에 따라 로봇팔이 특정 동작을 하거나 그리퍼를 여닫습니다.
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Face Tracking & Object Detection : 사람의 얼굴을 인식해 로봇팔이 사용자의 움직임을 따라다니거나, 훈련된 특정 사물을 인식하여 추적합니다.