피지컬 AI 기초
용어와 큰 그림
처음 만나는 개념부터, 다음 글을 이해할 바탕까지.
입문 글: 피지컬 AI 작동 원리: 관측·행동·피드백을 숫자로 이해하기 →10편 읽기 →HuntLab / 학습 주제
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LEARNING PATH
처음이라면 01부터 읽어보세요. 익숙한 주제는 건너뛰어도 좋습니다.
피지컬 AI 기초
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입문 글: 피지컬 AI 작동 원리: 관측·행동·피드백을 숫자로 이해하기 →10편 읽기 →원리·알고리즘
인식, 판단, 행동과 피드백을 예제로 연결합니다.
입문 글: 피지컬 AI 좌표계: 같은 물체의 위치가 다르게 보이는 이유 →5편 읽기 →프레임워크·라이브러리
역할과 구조, 적용 조건을 공식 자료와 대조합니다.
입문 글: ROS 2와 tf2: 센서 데이터 전달과 좌표 변환을 구분하는 법 →15편 읽기 →실습·실험
준비 환경부터 결과와 한계까지 따라갑니다.
입문 글: 이동평균 필터 실습: 센서 노이즈를 줄이면 왜 반응이 늦어질까 →2편 읽기 →RECENT ARTICLES
위의 입문 순서와 별개로, 새로 공개한 글부터 모았습니다.
2026.10.13 · 약 31분
관절각 4스텝 예제와 컨테이너 5회 실측으로, 관측 배열을 재사용하는 환경이 복사 없는 버퍼에 남기는 값과 그 버그를 잡는 테스트를 확인한다.
2026.10.09 · 약 24분
부모·자식을 바꾸거나 이동 부호를 뒤집으면 순수 이동 변환은 오프셋의 2배만큼 벌어진다. 하지만 회전이 섞이면 1배·0배도 나오고, odom 부모가 있는 base_link를 거꾸로 적으면 2배 대신 트리가 끊긴다. tf2 실측과 손계산으로 확인했다.
2026.10.04 · 약 26분
같은 시계여도 tf2는 미래 외삽 오류를 낸다. 오류 문구 대신 레이저 스탬프 − tf 최신 스탬프의 크기와 부호를 보면 시계 혼동 여부와 원인 노드가 갈린다. 스탬프 0과 정적 변환만 있는 경로는 드롭 없이 지나간다는 점도 측정했다.
2026.10.03 · 약 16분
몸체 좌표 (x, y, z)는 _optical 좌표 (−y, −z, x)가 된다. 틀린 매핑 중에는 행렬식 +1과 거리 보존을 모두 통과하는 것이 있어, 기대 좌표를 적어 둔 기준점 테스트가 필요하다.
2026.10.01 · 약 15분
yaw 표준편차 2°는 35번 칸에 약 0.00122 rad²로, x 표준편차 0.05 m는 0번 칸에 0.0025 m²로 넣는다. 행우선·열우선 혼동보다 변수 순서와 단위 실수가 값을 실제로 바꾼다.
2026.09.27 · 약 16분
평균 0.875 rad/s, 표준편차 0.25에서는 z=1만 뽑혀도 샘플이 1.125 rad/s로 상한을 넘는다. 경계까지 표준편차 몇 개가 남았는지 계산하는 법과, 넘은 행동을 환경과 학습 버퍼가 각각 어떻게 받는지 정리한다.
2026.09.25 · 약 21분
ROS의 지리 좌표 yaw는 동쪽이 0이고 반시계방향으로 커진다. 북쪽 0·시계방향인 나침반 방위를 그대로 넣으면 30도가 60도로 읽힌다. 변환식 yaw = 90 − 방위와, 45도 한 입력으로는 잡히지 않는 변환 실수를 드러내는 테스트 입력을 정리했다.
2026.09.21 · 약 8분
총 기계에너지의 작은 변화가 수치 오류인지 판단하려면 보존 조건, 에너지 영점, 전체 시간 이력과 시간 간격 축소 결과를 함께 봐야 한다.
2026.09.20 · 약 12분
전진 오일러법이 구간 시작 속도로 이동거리를 근사할 때 빠뜨리는 면적을 계산해, timestep을 줄이면 위치가 달라지는 이유를 알아본다.
2026.09.17 · 약 19분
목표에 도착했다고 읽었는데 실제로는 덜 움직였다면? 작은 수치 예제로 관측과 상태, 행동과 결과, 피드백과 학습을 구분한다.
기초 용어는 예시와 함께 설명합니다. 공식 자료 해설, 시뮬레이션, 실제 장비 실험을 구분하고, 실행한 예제에는 환경·버전·결과와 한계를 남깁니다.
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