🇰🇷 Korean Version

RoboRacer (AI Robot)

RoboRacer is a hands-on, project-based course built on the
F1TENTH autonomous racing platform, designed to teach the full
pipeline of autonomous driving — perception, planning,
control, and safety engineering.

This course follows the official UPenn F1TENTH curriculum and
guides students through an end-to-end workflow:
Ubuntu → ROS2 → LiDAR perception → AEB → PID control →
Follow-the-Gap → Particle Filter Localization → Graph-based SLAM →
Pure Pursuit → Real-world racing.

Full weekly schedule (Syllabus) Here

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🔥 Course Overview

This course covers the full-stack AI robot system:

• Linux-based development environment
• ROS2 nodes, pub/sub, service-based architectures
• LiDAR perception, TTC (Time-to-Collision), and safety monitors
• PID-based wall following & real-time control
• Follow-the-Gap obstacle avoidance
• Particle Filter localization & Bayesian filtering
• Graph-based SLAM and mapping
• Pure Pursuit and racing-line optimization
• Real-world racing events and performance evaluation

The course culminates in official time-attack races using a real
F1TENTH vehicle.

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🚗 Course Highlights

• ROS2-based software stack for autonomous racing
• LiDAR perception and AEB (Automatic Emergency Braking)
• PID control and Follow-the-Gap obstacle avoidance
• Graph-based SLAM for mapping & localization
• Pure Pursuit trajectory tracking
• Particle Filter Localization
• Simulator-to-real transfer strategies
• Team-based racing competitions

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📅 Weekly Topics (Enhanced)

• Week 1–2: Intro to Robot Systems & F1TENTH
• Week 3–4: Ubuntu, Git, Docker, ROS2 Fundamentals
• Week 5: Automatic Emergency Braking (AEB)
• Week 7: Launching the vehicle & rigid-body transforms
• Week 9: PID control & wall following
• Week 10: Follow-the-Gap obstacle avoidance
• Week 11: State Estimation, Filtering, Particle Filter Localization
• Week 13: Intro to Graph-based SLAM & mapping
• Week 14: Pure Pursuit
• Week 12 & 15–16: Racing practice & competitions

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한국어 강의소개

로보레이서 (AI 로봇 시스템)

RoboRacer(로보레이서) 강의는 F1TENTH 자율주행 레이싱 플랫폼을
기반으로 하는 프로젝트 중심의 실습형 교과목으로,
자율주행의 핵심 요소인 지각(Perception),
계획(Planning), 제어(Control), 그리고 안전(Safety)을
엔드-투-엔드 파이프라인 전체로 학습합니다.

UPenn 공식 F1TENTH 커리큘럼을 기반으로,
Ubuntu → ROS2 → LiDAR → AEB → PID → Gap-following →
PF Localization → SLAM → Pure Pursuit → 실차 레이싱
에 이르는 실전 자율주행 시스템을 단계별로 구축합니다.

전체 강의 Syllabus는 다음에서 확인할 수 있습니다: Full weekly schedule (Syllabus)

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🔥 강의 개요

이 강의에서는 다음과 같은 자율주행 시스템의 핵심 요소를 학습합니다.

• Ubuntu 기반 개발 환경 구축
• ROS2 노드, 토픽, 퍼블리셔·서브스크라이버 구조
• LiDAR 기반 인지 및 TTC 계산
• 자동 긴급 제동(AEB) 구현
• PID 기반 벽 추종 제어
• Follow-the-Gap 장애물 회피
• Particle Filter 기반 위치추정
• Graph-based SLAM을 이용한 매핑
• Pure Pursuit 기반 경로추종 및 레이싱라인 튜닝
• 실차 기반 타임어택 레이싱 대회

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🚗 주요 학습 내용

• 자율주행 레이싱용 ROS2 소프트웨어 스택
• LiDAR 인지 및 AEB 구현
• PID 제어, Gap-following 기반 장애물 회피
• SLAM, Particle Filter Localization
• Pure Pursuit 주행 전략
• 시뮬레이터–실차 전이(Sim-to-Real)
• 팀 기반 레이싱 및 성능 평가

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📅 주차별 요약 (강화 버전)

• 1–2주차: 로봇 시스템 및 F1TENTH 소개
• 3–4주차: Ubuntu, Git, Docker, ROS2 실습
• 5주차: AEB 구현
• 7주차: 차량 런칭 & 변환(Transform)
• 9주차: PID 기반 Wall Following
• 10주차: Follow-the-Gap 장애물 회피
• 11주차: 베이즈 필터·파티클 필터 위치추정
• 13주차: Graph-based SLAM
• 14주차: Pure Pursuit
• 12 & 15–16주차: 실차 주행 연습 및 레이싱 대회