로보틱스 개발자가 되기 위한 독학 커리큘럼입니다. vector·미분·확률과 ROS 2 같은 공통 기초에서 출발해 robot learning, manipulation, mobile robot·자율주행 세 직무 방향으로 나아가는 강의 56개를 담았습니다. 리포를 fork 해 지도를 띄우면 강의를 읽고 퀴즈를 풀며 혼자서 진도를 이어 갈 수 있습니다.
커리큘럼 지도
| 영역 | 다루는 것 |
|---|---|
| 공통 기초 | vector·행렬, 미분·gradient, 확률·Gaussian, ROS 2(node·topic·tf2), 좌표 변환, PID 제어, 카메라 geometry |
| Robot Learning | 신경망 기초, CNN·ViT·CLIP, Transformer·GPT-2, VAE·diffusion·flow matching, 강화학습, imitation learning, VLA(RT-2·OpenVLA·π0·GR00T N1), world model |
| Manipulation | forward·inverse kinematics, MuJoCo simulation, force·impedance control, ros2_control, motion planning(RRT·OMPL·MoveIt 2), hand-eye calibration, grasp planning |
| Mobile Autonomy | Kalman filter, particle filter, LiDAR·visual SLAM, path planning(A*·Nav2), path tracking(pure pursuit·MPC), LiDAR perception, Autoware |
원 하나가 강의 하나이고, 선은 먼저 읽어 두면 좋은 강의를 잇습니다. 그래서 π0 를 이해하려면 RT-2·OpenVLA, flow matching, ACT 를 먼저 읽어야 한다는 것이 지도에서 바로 보입니다.
강의
강의마다 근거 논문을 밝히고 그 방법과 숫자를 따라가며, Kalman(1960)부터 π0·GR00T N1 까지 논문·교과서·공식 문서 200여 편을 다룹니다. 본문은 코드 없이 손으로 따라 계산하는 표, 그림, 수식, 절마다 답을 접어 둔 확인 문제로 짜여 있고, 긴 유도는 "심화" 블록에 접어 두었습니다.
면접형 퀴즈
강의 끝의 퀴즈는 강의의 원리 하나마다 한 문항을 묻습니다. 다시 풀 때는 틀린 원리만 같은 원리의 다른 문항으로 묻고, 틀린 문항이 남지 않으면 그 강의가 완료로 칠해지면서 이어지는 강의가 밝아집니다.
진행 기록과 업데이트
퀴즈를 제출하면 지도를 띄운 dev server 가 답안을 채점해 내 fork 의 progress/ 에 저장하므로, 커밋해서 push 해 두면 다른 컴퓨터에서도 진행 상태가 그대로 보입니다. 원본 리포에 새 강의가 올라오면 지도 화면 위쪽의 버튼 하나로 내 fork 에 합칠 수 있고, 원본은 progress/ 를 건드리지 않아서 퀴즈 기록은 그대로 남습니다.