1부 EV3로 배우는 C언어 프로그래밍

I. LEGO MINDSTORMS? Education EV3

1. EV3와 NXT 비교
1.1 EV3 특징
1.2 액츄에이터
1.3 센서
1.4 기계 구조

2. 브릭 인터페이스
2.1 최근 실행
2.2 파일 내비게이션
2.3 브릭 앱스
2.4 설정

II. C언어 프로그래밍

1. ROBOTC 개발환경
1.1 ROBOTC 다운로드
1.2 ROBOTC 메뉴
1.3 ROBOTC 시작하기

2. ROBOTC 기초
2.1 ROBOTC 규칙
2.2 시간(지연) 함수
2.3 데이터 저장 및 계산
2.4 조건 선택/실행
2.5 반복 실행
2.6 함수
2.7 배열

3. 액츄에이터 제어
3.1 모터
3.2 디스플레이
3.3 스피커
3.4 LED

4. 센서 활용
4.1 터치 센서
4.2 컬러 센서
4.3 초음파 센서
4.4 자이로 센서
4.5 엔코더 제어
4.6 타이머 활용
4.7 데이터 로깅

2부 라인 트레이싱으로 배우는 알고리즘

I. 기본 라인 트레이싱

1. 1센서 라인 트레이싱
1.1 라인 트레이싱 로봇
1.2 모터와 센서 설정
1.3 경곗값
1.4 경곗값 자동 계산
1.5 1센서 라인 트레이싱

2. 2센서 라인 트레이싱
2.1 2센서 경곗값 자동 계산
2.2 멀티태스킹 라인 트레이싱
2.3 다중 분기 라인 트레이싱
2.4 교차로 통과
2.5 교차로 카운팅
2.6 영역(구역) 인식
2.7 라인 앞 정렬

3. 라인 트레이싱의 개선
3.1 센서 동기화 알고리즘
3.2 On/Off 1센서 라인 트레이싱의 개선
3.3 PID 제어 알고리즘
3.4 센서 값 필터링 알고리즘
3.5 모터 가감속 제어 알고리즘

II. 탐색형 라인 트레이싱

1. 트리 구조
1.1 트리 구조의 탐색
1.2 라인 미로

2. 그래프 구조
2.1 그래프 구조의 탐색
2.2 격자 구조 주행
2.3 최단 경로 주행
2.4 가중치가 있는 최단 경로 주행
2.5 최대 점수 탐색

Ⅲ. 인공지능 라인 트레이싱

1. Q-러닝 라인 트레이싱
1.1 Q-러닝 알고리즘
1.2 문제의 정의 및 분석

2. 알고리즘 설계
2.1 모델링
2.2 평가 함수
2.3 보상 체계

3. 알고리즘 구현
3.1 Q-러닝 라인 트레이싱 구현
3.2 컴퓨팅 사고력(CT)에 대한 이해

4. 한 걸음 더
4.1 학습 과정의 자동화
4.2 요점 정리
4.3 상수 조정
4.4 협력 학습

부록

1. NXT 명령어와 EV3 명령어 비교

2. ROBOTC ASCII 코드표
3. 로봇 조립도
4. 미션 맵