LEARNING LOG · 007 / COURSE IN PROGRESS · 2026.08.25

로봇은 눈앞 장애물 앞에서
언제 멈춰야 할까

전체 경로를 기준으로 가까운 구간을 다시 고르고, 안전 여유가 없으면 멈추는 로컬 주행 판단을 정리한다.

교육 진행 중현재: 로컬 경로·장애물 회피다음: costmap·정지 조건 비교
전체 경로를 기준으로 삼고, 눈앞 장애물을 만나 로컬 경로를 우회하며, 안전 여유가 부족하면 멈추는 세 단계 도식
길 전체를 정한 뒤에도, 눈앞의 한 장면은 다시 판단해야 한다.

길을 찾았는데도 로봇은 왜 바로 가지 못할까? 큰 경로는 기준일 뿐이고, 센서가 새 상황을 읽을 때마다 로컬 재계획과 정지 허가를 다시 받아야 한다. 이번 기록은 그 판단 경계를 분리하는 데 초점을 둔다.

읽는 시간 5분큰 경로 → 로컬 우회 → 안전 정지

01

세 Shorts가 이어 준 눈앞의 판단

8월 20일 영상은 지도 전체의 기준 경로를, 8월 21일 영상은 가까운 장애물을 보고 짧은 구간을 다시 고르는 로컬 경로를 보여 줬다. 8월 24일 영상은 우회가 불확실하면 최적화보다 정지가 먼저라고 말한다. 세 편은 “큰 방향 → 눈앞 재계획 → 안전 정지”로 이어진다.

02

오늘 이해한 것과 아직 확인하지 못한 것

현재 6단계에서 로컬 계획과 장애물 회피를 다시 보는 중이다. 로컬 플래너는 갱신된 costmap에서 짧은 실행 후보를 고르고, 안전 여유가 없으면 정지 쪽으로 판단을 넘긴다. 공개 기록의 Jazzy·gz-sim Nav2 SUCCEEDED는 특정 목표 전송의 증거일 뿐이며, 장애물 배치·timestamp 지연·실제 정지거리는 미확인이다.

다음 수업 전에는 목표와 속도 제한을 고정하고 장애물을 한 개씩 가까이 옮겨 선택·거부·정지 결과를 따로 기록하겠다.

03

11월까지의 계획과 다음 질문

숙련자에게 남길 질문은 정지 허가 계약이다. frame, 거리·속도 단위, sensor timestamp, 최대 속도·정지거리·timeout을 고정하고, 성공률 외에 near-miss와 재계획 시간을 함께 평가해야 한다.

11월까지의 계획: 시뮬레이션에서 세 조건을 같은 표로 반복하고, 안전한 실습에서 한 변수씩 바꾸며 기록을 늘리겠다. 수업과 DAPIER는 진행 중인 스냅샷이다.

SOURCES

연결한 Shorts와 기록 경계

교육은 2026년 11월까지 진행 중이다. 개인 정보는 넣지 않았다. DAPIER는 내가 배운 내용을 정리해 가는 개인 학습 레포이며, 공개 TurtleBot3 경로와 확인된 Nav2 결과만 근거로 삼았다. 로컬 costmap과 실물 정지거리는 미확인이다.