[논문 리뷰] Teaching Autonomous Systems Hands-On: Leveraging Modular Small-Scale Hardware in the Robotics Classroom

Johannes Betz, Hongrui Zheng외 9명|arXiv (Cornell University)|2022. 09. 21.

Teaching and Learning Programming인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 고등교육에서 자율주행 시스템을 실습 중심으로 가르치기 위해 설계된 모듈식이고 소형의 자율주행 차량 플랫폼인 F1TENTH를 제시한다. 이 플랫폼은 이론, 시뮬레이션, 실제 하드웨어를 레이스 기반 평가를 통해 통합함으로써 학생들의 학습 동기와 이해도를 크게 향상시키며, 80퍼센트 이상의 학생이 학습 동기를 향상시켰다고 응답했고, 70퍼센트 이상은 과목 이해도가 향상되었다고 보고하였다.

ABSTRACT

Although robotics courses are well established in higher education, the courses often focus on theory and sometimes lack the systematic coverage of the techniques involved in developing, deploying, and applying software to real hardware. Additionally, most hardware platforms for robotics teaching are low-level toys aimed at younger students at middle-school levels. To address this gap, an autonomous vehicle hardware platform, called F1TENTH, is developed for teaching autonomous systems hands-on. This article describes the teaching modules and software stack for teaching at various educational levels with the theme of "racing" and competitions that replace exams. The F1TENTH vehicles offer a modular hardware platform and its related software for teaching the fundamentals of autonomous driving algorithms. From basic reactive methods to advanced planning algorithms, the teaching modules enhance students' computational thinking through autonomous driving with the F1TENTH vehicle. The F1TENTH car fills the gap between research platforms and low-end toy cars and offers hands-on experience in learning the topics in autonomous systems. Four universities have adopted the teaching modules for their semester-long undergraduate and graduate courses for multiple years. Student feedback is used to analyze the effectiveness of the F1TENTH platform. More than 80% of the students strongly agree that the hardware platform and modules greatly motivate their learning, and more than 70% of the students strongly agree that the hardware-enhanced their understanding of the subjects. The survey results show that more than 80% of the students strongly agree that the competitions motivate them for the course.

연구 동기 및 목표

• 실제 하드웨어를 활용한 체계적인 실습 교육이 부족한 고등교육의 로봇 공학 과정 간 격차를 해소한다.
• 학부 및 대학원 수준에서 자율주행의 기본 원리를 가르치기에 적합한 확장 가능하고 모듈식인 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼을 개발한다.
• 기존의 시험 방식을 대체하여 경쟁 중심의 레이스 행사로 학생들의 참여도와 동기를 높인다.
• 감지, 계획 수립, 제어 분야의 이론적 개념과 실제 로봇 시스템에 구현하는 것을 연결하는 교육 과정을 제공한다.
• 오픈소스 하드웨어 및 소프트웨어를 통해 광범위한 보급을 가능하게 하여 장기적인 교육 및 연구 활용을 지원한다.

제안 방법

• 일관된 배포를 위해 표준화된 하드웨어 및 소프트웨어 구성 요소를 갖춘 모듈식이고 소형의 자율주행 차량 플랫폼(F1TENTH)을 설계한다.
• 기초, 고속 주행, 다중 차량의 세 가지 주제를 중심으로 점차 복잡도가 증가하는 6단계 과정 구조를 개발한다.
• 학생들이 실제 환경에 구현하기 전에 알고리즘을 테스트할 수 있도록 시뮬레이션 환경(F1TENTH 2D 시뮬레이터)을 통합한다.
• 기존의 시험을 대체하여 학생들이 자신의 소프트웨어를 실제 F1TENTH 차량에 적용하는 레이스 기반 평가를 구현한다.
• course 자료, 하드웨어 조립 가이드, 소프트웨어 스택을 배포하기 위해 오픈소스 도구 및 플랫폼(openEdx, GitHub)을 사용한다.
• 네 개의 대학에서 종단기반 과정을 시행하고 학생 피드백을 수집하여 교육적 영향을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 F1TENTH를 활용한 실습 기반 하드웨어 학습이 자율주행 시스템 과정에서 학생들의 학습 동기와 참여도를 어느 정도 향상시키는가?
• RQ2 F1TENTH 플랫폼은 자율주행의 核심 개념인 감지, 계획 수립, 제어에 대한 학생들의 이해도를 얼마나 효과적으로 향상시키는가?
• RQ3 로봇 공학 교육에서 전통적인 평가 방법에 비해 레이스 기반 경쟁의 교육적 가치는 어떠한가?
• RQ4 다양한 학술 기관과 교육 수준에서 F1TENTH 플랫폼은 얼마나 확장 가능하고 보급 가능할까?
• RQ5 실제 하드웨어 배포가 학생들의 계산적 사고력과 시스템 사고력 발달에 어떤 역할을 하는가?

주요 결과

• 80퍼센트 이상의 학생이 F1TENTH 하드웨어 플랫폼과 실험 모듈이 학습 동기를 크게 향상시켰다고 강하게 동의했다.
• 70퍼센트 이상의 학생이 하드웨어 기반 학습이 자율주행 시스템 개념에 대한 이해도를 향상시켰다고 강하게 동의했다.
• 경쟁 대회로 인한 높은 동기에도 불구하고, 레이스가 학습 성과를 향상시켰다는 데에는 50퍼센트 이하의 학생만 강하게 동의하여, 동기 향상 외에는 교육적 가치가 제한적임을 시사한다.
• F1TENTH 플랫폼은 다수의 연도에 걸쳐 네 개의 대학에서 학기 기반 과정으로 성공적으로 도입되어 확장성과 지속 가능성의 가능성을 입증했다.
• 하드웨어 설계도, 소프트웨어 스택, 교육 자료의 오픈소스 공개로 인해 다양한 기관과 연구 프로젝트에서 널리 재사용되고 적응되고 있다.
• 연구 수준의 자율주행 시스템과 저가의 장난감 플랫폼 사이의 격차를 성공적으로 메워내며 실용적이고 모듈식이며 확장 가능한 교육 솔루션을 제공했다.