Courses

아래 강의들은 1/10 스케일 RoboRacer/F1TENTH 차량을 활용하여 자율주행, 로보틱스, AI 시스템을 학습할 수 있는 실제 교육 사례들입니다. 새로운 강의와 기관 정보는 확인되는 대로 계속 추가할 예정입니다.

경상국립대학교 (Gyeongsang National University)

University Course

담당 교수: 김진현 교수 (Prof. Jin Hyun Kim)

강의명: AI & Robot Systems (RoboRacer / F1TENTH 기반 자율주행 시스템)

강의 소개 페이지:

https://jin-kim.net/classes/ai-robotsystems/

GitHub 코스 저장소:

https://github.com/jinkimh/F1Tenth_Bootcamp_GNU

이 강의는 RoboRacer/F1TENTH 차량을 활용하여 ROS 기반 자율주행 스택, 센서 데이터 처리, 경진대회형 프로젝트 등을 체계적으로 다루는 실습 중심 과목입니다.

🛠️ Steven Gong – F1TENTH Notes & Projects

Learning Notes

작성자: Steven Gong
주제: F1TENTH 기반 자율주행 연구 및 실습 기록

Steven Gong은 F1TENTH 차량을 기반으로 연구를 수행하며, ROS2 기반 소프트웨어 스택(맵핑, 로컬라이제이션, 레이싱 라인 생성, Pure Pursuit, 장애물 회피 등)을 직접 구현한 경험을 블로그 형태로 상세히 공유하고 있습니다.

블로그 링크:

https://stevengong.co/notes/F1TENTH

이 블로그는 F1TENTH 플랫폼을 기반으로 실제 연구자가 경험한 소프트웨어 스택 구현, 엔지니어링 교훈, 프로젝트 링크, 개념 요약 등 고급 자율주행 학습 자료를 다루고 있어 학생과 연구자에게 매우 유용합니다.

F1TENTH Software Stack – ESE 615 Team 6

Reference Repo

Repository: derekhanbaliq/f1tenth-software-stack

이 저장소는 UPenn ESE 615 (Spring 2023) Team 6이 구현한 통합 F1TENTH 소프트웨어 스택입니다. 실제 차량 및 시뮬레이터에서 사용 가능한 다양한 주행·제어 알고리즘 코드가 포함되어 있습니다.

포함된 주요 패키지/기능 예:

gap_follow – Gap Follow, 브레이크 & 조건부 갭 추종
pure_pursuit – Pure Pursuit, RRT*와 통합된 레이싱 컨트롤
mpc, lqr – MPC / LQR 기반 고급 제어기
rl_planner – 강화학습 기반 플래너 노드
safety_node, wall_follow, lab*_pkg – 안전 노드, 벽 추종, Lab 1~6 예제 코드 등
f1tenth_gym_ros – F1TENTH Gym + ROS 통합 에이전트/설정

교육용·연구용으로 F1TENTH 전체 스택 구조를 참고하기에 좋은 예시이며, Gap Follow, Pure Pursuit, RRT*, MPC, RL 등의 구현을 한 번에 살펴볼 수 있는 실전형 레퍼런스 코드베이스입니다.

지속적인 업데이트 안내
RoboRacer를 활용한 국내·외 대학 강의, 공개 온라인 강좌(MOOC), 워크숍 정보는 향후 계속해서 이 페이지에 추가될 예정입니다.
앞으로 더 많은 교수님과 교육 기관이 RoboRacer 커뮤니티에 합류하면, 해당 강의 링크와 자료를 순차적으로 반영하겠습니다.