하나의 자동차 차체로 단계적 학습을 완성하는 통합 플랫폼. 난이도를 높여 가며 공학의 전 과정을 경험하되, 각 단계가 그 자체로 완결되어 어디에서 마무리할지 자유롭게 선택할 수 있습니다.
같은 차체를 그대로 활용해 ① 기계요소·회로의 기초 제작, ② 초음파·OpenCV·Teachable Machine 자율주행, ③ 딥러닝 기반 완전 자율주행(동키카)까지 이어집니다. 특히 자율주행 프로그래밍 과정은 학생이 생성형 AI와 소통·협업하며 코드를 작성하고, 실행 결과를 관찰해 더 나은 값(속도·조향 게인·인식 임계값)을 찾아가는 AI 리터러시 함양의 장입니다.
3D 출력 → 베어링 압입·조향부 조립 → 회로 배선 → 펌웨어·SW → 주행 검증.
섀시·바퀴·기어
베어링·조향
L298N·서보
스트리밍·제어
HSV·게인 보정
입문부터 심화까지, 하나의 플랫폼이 단계적으로 이어집니다.
평행주차 시뮬레이터로 조향 원리를 먼저 체험합니다. 앞바퀴 베어링, 뒷바퀴 핀·평기어 등 기계요소를 직접 만들고, 전원부·컨트롤러·모터 드라이버·센서로 이어지는 회로를 설계·배선합니다.
초음파 충돌 회피, ESP32-CAM과 OpenCV HSV 차선 인식 + 비례(P) 제어, Teachable Machine 주행을 구현합니다. 생성형 AI와 소통하며 코드를 작성·개선하고, 자신의 아이디어를 AI와 협업해 구현합니다.
라즈베리파이에 동키카 프레임워크를 설정하고, 수동 주행으로 영상·조향 데이터를 수집합니다(데이터 품질이 성능에 미치는 영향 체감). 신경망 모델을 학습시켜 실제 트랙에서 자율주행을 검증합니다.
ESP32-CAM 방식(차선 인식) — L298N으로 DC 모터, 서보로 Ackermann 조향, MJPEG 스트리밍 + UDP 수신. 동키카 방식(딥러닝) — 라즈베리파이 + Arduino Nano, OV5647 카메라(CSI)로 종단간 제어.
설치 없이 브라우저에서 바로 즐기는 운전 시뮬레이터입니다. 평행주차와 주행 코스를 연습하고, 트랙 주행에서는 실제 자동차 3D 모델로 서킷을 달리며 자율주행(KNN)까지 학습할 수 있습니다. 완주 시간은 자동으로 순위표에 등록됩니다.
| 부품 | 규격·모델(예) | 용도 |
|---|---|---|
| 섀시·바퀴·기어 | 3D 출력 | 차체·동력 전달 |
| 베어링 | 608Z | 앞바퀴 회전 마찰 저감 |
| 구동 모터 | DC(TT/HM-300PG) | 후륜 추진 |
| 조향 서보 | SG90/MG90S | 앞바퀴 Ackermann 조향 |
| 모터 드라이버 | L298N | 모터 전류 증폭 |
| 컨트롤러 | ESP32-CAM / 라즈베리파이+Arduino Nano | 영상·주행 제어 |
| 카메라 | ESP32-CAM 내장 / OV5647 | 차선 인식·주행 데이터 |