여러 로봇 유형 지원
URDF·Xacro·MJCF·SDF에서 가져온 휴머노이드·4족·로버·드론·고정익 모델을 표시합니다.
기능
모델에 있는 것만
조작 패널에 올립니다
모델에 실제로 존재하는 관절·센서·로터·휠을 읽어 공통 조작 패널로 연결합니다. 없는 기능을 가짜 컨트롤로 표시하지 않으며, 지원되지 않는 관절은 일반 슬라이더로 대신 다룹니다.
실제 관절 기반 조작
URDF 관절 축과 한계 기반 슬라이더, 차동 주행, 로터 RPM, 고정익 조종면을 조작합니다.
센서 시뮬레이션
카메라·거리 센서·IMU·GPS 링크를 추론하고 합성 센서 값을 기록합니다.
학습 시나리오
관절, 차동 주행, 로터, 모션 싱크, 센서 실습을 선택하고 완료 상태를 JSON으로 저장합니다.
브라우저 코드 실행
제어 프로그램을 편집·실행·중지하고, 샌드박스가 허용된 NabiBot 메서드만 중계합니다.
학급 현황 대시보드
교사가 학급별 수업 진행과 학생별 단계 통과 현황을 확인하고 CSV로 내려받습니다.
번들러 없이 ES 모듈로 실행하며 Three.js로 장면을 렌더링합니다.
비동기 메시 로딩과 진행률 표시, 누락 자산 진단, 바닥 기준 보정을 제공합니다.
센서 값은 합성 측정값입니다. MuJoCo·PyBullet 검사는 구조와 제한된 입력을 확인하는 수준으로 실제 하드웨어 보정, 완전한 보행·비행, Gazebo/PX4 SITL 동작, 작업 성공을 보장하지 않습니다. 학습 시나리오 실습 기록은 브라우저에 저장되며 JSON으로 내보내고 불러옵니다. 학급에 배정된 차시의 단계 기록은 서버에 저장되어 담당 교사가 확인하며, AI 튜터 질문도 서버에 기록됩니다. 코드 실행기는 회원 대상입니다.
학습 흐름
고르고, 움직이고,
기록하고, 이어 갑니다
학습 시나리오에서 실습을 고르고, 시뮬레이터에서 실제 모델의 변화를 관찰하며 기록합니다. 완료 상태는 JSON으로 저장해 다른 브라우저에서 불러올 수 있습니다.
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01
시나리오 선택
학습 시나리오에서 관절, 차동 주행, 로터, 모션 싱크, 센서 실습 중 하나를 고릅니다.
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02
모델 관찰·조작
모델을 선택하면 메시 진행률이 끝나기 전에도 관절 트리와 기본 컨트롤을 먼저 쓸 수 있습니다.
주행·보행·비행
WASD QE Shift Space관절 조절
1-9 [ ] 방향키 -
03
로그 기록
관절·휠·로터·센서 변화를 관찰하고 기록합니다. 카메라·거리 센서·IMU·GPS 값은 합성 측정값입니다.
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04
학습 기록 저장·불러오기
학습 시나리오의 실습 완료 상태는 브라우저에 저장되며, 검증된 JSON으로 내보내 다른 브라우저에서 불러옵니다.
수업 구성
PRIMM 순서의 6~8단계
표준 수업은 PRIMM 순서의 6~8단계로 구성되며, 아래 단계를 포함합니다.
read
읽기
predict
예측
do / program
실습·프로그램
observe
관찰
quiz
퀴즈
reflect
성찰
학급에서 쓸 때
기관 관리자
교사
학생
학생은 초대 코드로 학급에 가입하고 기관 직원이 가입을 승인합니다. 학급 현황에서는 단계별 통과율·첫 시도 성공률·평균 시도 횟수·힌트·소요 분을 보여 주며, 가장 어려운 단계를 먼저 표시합니다.
기관 종류
초등학교 · 중학교 · 고등학교 · 대학교(학과) · 기업 · 학원 · 기관 · 일반