import { useEffect } from 'react'; import { createPortal } from 'react-dom'; import { BookOpenText, X } from 'lucide-react'; type GuideLesson = { code: string; title: string; guidance: string; tools: string; }; type GuideDay = { title: string; lessons: GuideLesson[]; }; const GUIDE_DAYS: GuideDay[] = [ { title: 'DAY 1. ROS2 & Simulation', lessons: [ { code: '01', title: 'ROS2 기초', guidance: 'Gazebo와 TurtleBot3 또는 MK-mini를 실행하고 /odom, /tf, /scan, /cmd_vel, /map의 역할을 설명합니다. Goal 지정은 Nav2 Action의 실제 사례로 사용하고, TF tree는 터미널에서 map-odom-base_link 관계를 확인합니다.', tools: '모듈 리스트, ROS 연결상태, 터미널, 시각화, RViz2', }, { code: '02', title: 'Sensor Processing', guidance: 'NAV2-Perception을 실행해 LiDAR /scan을 확인하고, 퍼셉션 입력 토픽과 TF, LiDAR 장착 위치 설정을 읽고 변경 전후를 비교합니다.', tools: 'NAV2-Perception, 코드 편집, 파라미터 설정, 시각화 Sensor', }, { code: '03', title: 'Simulation 환경 구축 Part 1', guidance: '기본 월드와 실내 환경을 비교한 뒤 커스텀 맵에서 벽과 장애물을 배치합니다. Gazebo 레이저가 환경을 어떻게 인식하는지 함께 확인합니다.', tools: '맵 설정, 커스텀 맵 편집, NAV2-Gazebo, 시각화', }, { code: '04', title: 'Simulation 환경 구축 Part 2', guidance: '동일한 맵에서 TurtleBot3와 MK-mini를 번갈아 실행해 차동구동과 애커만 조향 차량의 차이를 비교합니다.', tools: 'NAV2-TurtleBot3Burger, NAV2-MKMini, Gazebo, 시각화', }, ], }, { title: 'DAY 2-3. SLAM & Localization', lessons: [ { code: '05', title: 'LiDAR SLAM', guidance: '차량 또는 Gazebo, Perception, SLAM, 시각화 순서로 실행합니다. /scan, /odom, /map, /tf 관계를 확인하고 결과 맵을 저장합니다.', tools: 'NAV2-SLAM, NAV2-Perception, 맵 저장, 시각화, ROS 연결상태', }, { code: '06', title: 'LiDAR Localization', guidance: '저장한 맵을 선택하고 Map, Localization, Planning, Control 조합으로 전환합니다. Pose 지정과 Goal 주행으로 map 기준 위치 보정을 확인합니다.', tools: 'NAV2-Map, NAV2-Localization, NAV2-Planning, NAV2-Control, 시각화 Pose/Goal', }, { code: '07', title: 'Parameter 튜닝', guidance: '모듈 파라미터와 설정 파일을 바꾸고 로그, 토픽, 주행 경로의 변화를 비교합니다. 수정 근거와 결과를 Git 변경사항으로 남기게 합니다.', tools: '파라미터 설정, 코드 편집, 로그, 소스 제어', }, ], }, { title: 'DAY 4-5. Planning & Control', lessons: [ { code: '09', title: 'Occupancy Map', guidance: 'SLAM으로 생성된 2D 점유맵을 Nav2 장애물 인식 기준으로 설명합니다. 커스텀 월드, LiDAR 스캔, 저장된 맵을 비교해 맵 품질이 주행에 미치는 영향을 확인합니다.', tools: '커스텀 맵, NAV2-SLAM, NAV2-Map, 시각화', }, { code: '10', title: 'Planning', guidance: 'Goal을 지정하고 NAV2-Planning 경로를 확인합니다. TurtleBot3와 MK-mini의 경로 차이, 장애물 회피, 전진 중심과 후진 허용 설정을 비교합니다.', tools: 'NAV2-Planning, 시각화 Path/Goal, ROS 연결상태', }, { code: '11', title: 'Control', guidance: 'NAV2-Control의 /cmd_vel 흐름과 차량 조향을 연결해 설명합니다. 시뮬레이션으로 검증한 뒤 원격 플랫폼 제어권을 배정해 저속 실차 검증을 진행합니다.', tools: 'NAV2-Control, NAV2-MKMini, 원격 플랫폼 워크스페이스, 시각화', }, ], }, ]; type InstructorLearningGuideModalProps = { open: boolean; onClose: () => void; }; export function InstructorLearningGuideModal({ open, onClose }: InstructorLearningGuideModalProps) { useEffect(() => { if (!open) return; const handleKeyDown = (event: KeyboardEvent) => { if (event.key === 'Escape') onClose(); }; window.addEventListener('keydown', handleKeyDown); return () => window.removeEventListener('keydown', handleKeyDown); }, [onClose, open]); if (!open) return null; return createPortal(
{ if (event.currentTarget === event.target) onClose(); }} >

LMS 학습 운영 가이드

ROS2, 시뮬레이션, SLAM, Planning 및 Control 실습 운영 기준

강사 운영 흐름

  1. 1. 수업 전 구성커리큘럼, 학습단계, 사용 모듈, 기본 파라미터를 구성하고 그룹에 플랫폼을 배정합니다.
  2. 2. 수업 중 검증모듈 실행, ROS 연결상태, 코드 수정, 시각화 순서로 원인을 확인합니다.
  3. 3. 수업 후 기록저장 맵, 파라미터, Git 변경사항, 주행 결과를 제출 기준으로 남깁니다.
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LMS 사용 기능{lesson.tools}

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팀 프로젝트 운영

3~4인 그룹마다 문제 상황과 맵을 정하고, 강사는 그룹별 원격 플랫폼 사용 시간을 배정합니다. 학생은 커스텀 맵에서 먼저 SLAM, Localization, Planning, Control을 검증한 뒤 원격 MK-mini에서 저속 검증합니다. 질의응답 강사 탭에는 주행 실패 원인, 파라미터 변경 근거, 토픽 상태 캡처를 남기게 합니다.

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