꽥꽥이 필드랩 안내

01수업 개요

네 조가 각자 주제를 정해 같은 필드(900×600mm 매트) 위에서 작업합니다. 로봇은 모두 같은 기종의 두 발 보행 로봇이며, 머리 위 모자 ArUco 번호로만 구분합니다: A(10) · B(20) · C(30) · D(40). 시뮬레이터에서는 2대2까지, 실물은 조마다 2대(1대1)를 씁니다.

조별 주제

일정

02필드 규격

아래 값은 시뮬레이터와 PC 패키지가 함께 쓰는 기준 파일 fieldspec.json(판 )에서 그대로 그렸습니다. 단위는 m(표에는 mm로 환산), 원점은 매트 중심, +x 는 2팀 골대 쪽, +y 는 카메라 A 화면 위쪽, z 는 위입니다.

로봇 크기·걸음 거리·속도는 실측 전 가정값입니다. 11/14 실측 뒤 fieldspec.json 을 고치고 업데이트 내역에 올립니다.

03마커

모자 마커는 마커의 0행(위쪽 변)이 로봇 앞쪽을 향하도록 붙입니다. 모자 높이가 바닥에서 약 150mm 이므로, 바닥 호모그래피로 구한 위치는 카메라에서 먼 쪽으로 밀려 보입니다. 높이를 고려해 보정하세요.

보정 격자판 번호 규칙:

04카메라 추천과 설치

조당 2대, 1080p UVC 웹캠(드라이버 없이 꽂으면 되는 제품), 노출·초점을 수동으로 고정할 수 있는 것, 수평 화각 약 70~78°. 예: Logitech C920/C922급.

실제 설치 위치

방향 정하기: 매트의 긴 변 앞에 서서 1팀 골대가 왼쪽, 2팀 골대가 오른쪽이 되게 섭니다. 내가 선 쪽이 "앞 긴 변"이고, 카메라 A 화면의 아래쪽입니다. 높이는 모두 매트 면 기준입니다(책상 75cm 위라면 바닥 기준으로 75cm 를 더하세요).

• 카메라 B 는 책상 밖으로 나갈 수 있습니다. 매트 둘레 책상 여유가 30cm 보다 좁으면 책상 모서리 집게 스탠드나 바닥 삼각대를 씁니다.
• 위치가 몇 cm 어긋나도 보정이 실제 위치를 다시 구하므로 괜찮습니다. 단, 1조 카메라 B 는 렌즈 중심이 골라인과 같은 수직면에 있어야 합니다. 화면에서 골라인이 세로 직선 한 줄로 보이면 맞습니다.
• 보정한 뒤에는 거치대를 테이프로 고정하고 건드리지 않습니다. 움직였다면 다시 보정합니다.
• 교실 사정으로 위치를 바꿔야 하면 요청 게시판에 실제 위치(cm)를 올려 주세요. 시뮬레이터 카메라도 같이 맞춰 드립니다.

설치 순서

1. 카메라 A 를 매트 중심 위 약 0.9m 높이에 아래를 보게 고정합니다. 화면에 네 귀 마커가 모두 들어와야 합니다.
2. 카메라 B 를 위 표의 위치에 고정합니다(2·3·4조: 1팀 쪽 앞 귀퉁이 대각선 바깥 80cm 높이, 1조: 2팀 골라인 연장선 위 20cm 높이). 흔들리지 않는 거치대를 쓰세요.
3. 두 카메라를 서로 다른 USB 포트(가능하면 앞·뒤 포트처럼 다른 컨트롤러)에 꽂습니다. 1080p MJPEG 두 개는 대역폭을 많이 씁니다.
4. 자동 노출·자동 초점·자동 화이트밸런스를 끕니다. 끄지 않으면 HSV 임계값이 시간에 따라 흔들립니다.
5. 카메라마다 따로 체커보드 15~20장 이상으로 K·D 를 구합니다. 같은 모델이어도 개체마다 값이 다릅니다.
6. 바닥 호모그래피는 네 귀 마커 4점만 쓰지 말고 격자판 24점을 함께 써서 오차를 확인합니다(4점만 쓰면 오차가 항상 0으로 보입니다).

계산 예: 화각 74° 카메라를 0.9m 높이에 두면 바닥 폭 약 1.36m 가 보이고, 1080p(1920px)에서 1mm 당 약 1.4px. 70mm 모자 마커는 약 100px, 탁구공(지름 40mm)은 약 56px 로 찍힙니다.

05시뮬레이터 사용법

꽥꽥이 필드랩 열기

1. 조 선택: 조마다 필드와 카메라 배치가 다릅니다. 자기 조를 고릅니다.
2. 방 만들기: 조 대표 PC 한 대가 방 만들기를 누릅니다. 방을 만든 PC가 경기 물리를 계산합니다.
3. 참가: 조원은 로봇마다 다른 PC에서 참가 코드를 넣거나, 방장이 참가 링크 복사로 보내 준 로봇별 링크를 엽니다. 한 PC = 로봇 하나.
4. 경기 탭: 방장이 경기 시작·일시정지·위치 초기화, 경기 시간(3분/5분), 속도(1·2·4배)를 정합니다. 시연 기록 저장은 모방학습 데이터가 됩니다.
5. 혼자 해 보기는 방 없이 보정 실습만 하는 모드입니다.

조종

누르고 있으면 계속 걷습니다. 게임패드(USB·블루투스)를 연결하면 방향 입력으로 쓸 수 있습니다. 휴대폰·태블릿에서는 화면 가상 컨트롤러를 씁니다.

카메라 탭

가상 카메라의 해상도(960×540 · 1280×720 · 640×360), fps(5·10·15), 렌즈 왜곡 켜기/끄기, 잡음·밝기를 바꿉니다. 정답 탑뷰는 실제 위치를 보여 주므로 인식 결과를 검증할 때만 켜세요.

06보정 실습 탭

1. 카메라 A 또는 B 를 고르고 보드 옮기기로 체커보드(내부 코너 9×6, 칸 25mm)를 여러 자세로 놓으며 이 장면 저장을 15장 이상 누릅니다. 기울기·위치를 고르게 섞으세요.
2. 보드 치우기 → 격자판 깔기로 바닥에 ArUco 격자판(24개, 40mm)을 깔고 바닥 장면 저장 (호모그래피용)을 누릅니다. 비스듬한 카메라 B 는 네 귀 마커가 작게 보여 놓치기 쉬우니 격자판을 꼭 쓰세요.
3. ZIP 내려받기: PNG 영상, 체커보드 3D 점, 정답(K, D, 카메라 자세)이 따로 들어 있습니다. 정답 파일은 보정을 끝낸 뒤 열어 비교하세요.
4. PC에서 cv2.findChessboardCorners → cv2.calibrateCamera 로 K·D 를 구하고, 왜곡을 편 뒤 격자판 점으로 cv2.findHomography 를 구합니다.

import cv2, glob, numpy as np
pattern = (9, 6); square = 0.025
objp = np.zeros((9*6, 3), np.float32)
objp[:, :2] = np.mgrid[0:9, 0:6].T.reshape(-1, 2) * square
objs, imgs = [], []
for f in glob.glob("calib/A_*.png"):      # ZIP 안의 실제 파일 이름에 맞추세요
    g = cv2.imread(f, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    ok, c = cv2.findChessboardCorners(g, pattern)
    if ok:
        c = cv2.cornerSubPix(g, c, (11, 11), (-1, -1), (3, 30, 1e-3))
        objs.append(objp); imgs.append(c)
rms, K, D, _, _ = cv2.calibrateCamera(objs, imgs, g.shape[::-1], None, None)
print("재투영 오차", rms)

07PC Python 패키지 (fieldlab-py) 배포 중 · 11/9

Windows PC에서 같은 필드를 MuJoCo 물리 + OpenCV 창으로 돌리는 패키지입니다. 브라우저 시뮬레이터와 같은 fieldspec.json·같은 규칙을 쓰므로, 여기서 만든 decide(obs) 코드를 브라우저 코드 탭에서도, 실물 로봇에서도 그대로 씁니다.

1. Windows 에 Python 3.11~3.13 이 있어야 합니다(python.org 설치 시 "Add to PATH" 체크).
2. ZIP 을 한글·공백 없는 폴더(예: C:\fieldlab-py)에 풀고 install.bat 을 두 번 클릭합니다. 강화학습까지 쓰려면 명령 창에서 install.bat rl.
3. 설치 확인: run.bat check
4. 시뮬레이터: run.bat sim --group 3 → 카메라 A·B·탑뷰 창이 뜹니다. 화살표/WASD 이동, 스페이스 대기, 1~4 로봇 선택, R 시연 기록 시작·끝, K 킥오프.

예제: examples\group1~4 규칙 정책, examples\imitation 시연 기록 → MLP 모방학습, examples\rl PPO 강화학습(2조 1대1 공격). 자세한 내용은 ZIP 안 README.md.

# 학생 코드 모양: 시뮬레이터와 실물이 같다
def decide(obs):              # obs: 로봇·공 위치(또는 카메라 인식 결과)
    return 'forward'          # 'back' 'left' 'right' 'wait' 또는 {'v': 0.1, 'w': 0.3}(2조)

막히면 요청 게시판에 질문으로 올리고, 오류 메시지 전체를 붙여 주세요.

08실물 전환

학생 코드는 "카메라에서 영상을 받는다 → 로봇에 명령을 보낸다" 두 가지만 합니다. 실물 주간에는 이 두 출구만 실물로 바꿉니다.

• 로봇은 Wi-Fi 로 명령을 받습니다(HTTP · WebSocket · UDP 중 조별로 선택). 명령 내용은 같습니다: 걷기 · 회전 · 정지. 규격은 Quacky Field Protocol v1.
• 명령 예: {"proto":1,"robot":"A","seq":1,"cmd":"forward","steps":1} 을 POST http://quacky-a.local/api/cmd 로. 연속 주행(drive)은 0.3초 안에 다음 명령이 없으면 로봇이 스스로 멈춥니다.
• 로봇 찾기: 교실 공유기에서는 quacky-a.local ~ quacky-d.local(안 되면 IP 직접 입력), 공유기가 없으면 로봇 Wi-Fi QUACKY-A 에 접속해 192.168.4.1.
• 두 발로 걷기 때문에 바퀴처럼 연속 속도를 바로 따르지 못합니다. 2조의 (v, ω) 명령은 걸음 단위 명령으로 바꾸는 층을 거칩니다.
• 첫 동작은 반드시 감독 아래 한 걸음씩 확인합니다. 로봇이 매트 끝에 가면 바로 정지 명령을 보내세요.
• 로봇은 모두 같은 기종이며 모자 ID(A 10 · B 20 · C 30 · D 40)로만 구분합니다.

09이 허브 쓰는 법

• 현황판: 모든 조의 활동이 실시간으로 올라옵니다. 우리 조의 "지금 하는 일"과 단계(규칙·모방·강화·실물)를 적어 두세요.
• 요청 게시판: 로그인 없이 기능 요청·오류 신고·질문·규칙/필드 변경을 올리고, 공감(+1)과 댓글을 답니다. 상태는 접수 → 검토 중 → 진행 중 → 반영됨(또는 보류)으로 바뀝니다.
• 업데이트 내역: 무엇이 바뀌었는지, 어떤 요청이 반영됐는지 확인합니다.
• 로그인이 없으므로 이름은 선택입니다. 학번·전화번호 같은 개인정보는 쓰지 마세요.