요약

본 기사는 ROS 환경에서 TurtleBot3 모바일 로봇에 Q-러닝 및 피드백 제어 알고리즘을 구현하여 자율 주행 시스템을 구축하는 과정을 다룹니다. Gazebo 시뮬레이터와 실제 로봇 환경 모두에서 실행 가능한 코드를 제공하며, 학습 단계의 데이터 처리부터 최종 제어 노드까지 상세한 구조를 보여줍니다.

핵심 포인트

• ROS 기반 TurtleBot3에 Q-러닝 및 피드백 제어 적용
• Gazebo 시뮬레이션과 실기 로봇 환경 모두 지원
• Qlearning.py 등 핵심 스크립트를 통해 알고리즘 구현 과정을 제시
• 학습 데이터(Log)와 파라미터 관리가 체계적으로 이루어짐