| ■ 영문 제목 : Global Robot Operating System (ROS) Market 2024 by Manufacturers, Regions, Type and Application, Forecast to 2030 | |
 | ■ 상품코드 : GIR2407E45031 ■ 조사/발행회사 : Globalinforesearch ■ 발행일 : 2024년 4월 ■ 페이지수 : 약100 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (주문후 2-3일 소요) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 산업기계/건설 |
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조사회사 Global Info Research의 최신 조사에 따르면, 세계의 로봇 운영 체제 (ROS) 시장 규모는 2023년에 XXX백만 달러로 분석되었으며, 검토 기간 동안 xx%의 CAGR로 2030년까지 XXX백만 달러의 재조정된 규모로 성장이 예측됩니다.
Global Info Research 보고서에는 로봇 운영 체제 (ROS) 산업 체인 동향 개요, 자동차, 전자, 물류 및 창고, 의료, 기타 응용분야 및 선진 및 개발 도상국의 주요 기업의 시장 현황, 로봇 운영 체제 (ROS)의 최첨단 기술, 특허, 최신 용도 및 시장 동향을 분석했습니다.
지역별로는 주요 지역의 로봇 운영 체제 (ROS) 시장을 분석합니다. 북미와 유럽은 정부 이니셔티브와 수요자 인식 제고에 힘입어 꾸준한 성장세를 보이고 있습니다. 아시아 태평양, 특히 중국은 탄탄한 내수 수요와 지원 정책, 강력한 제조 기반을 바탕으로 글로벌 로봇 운영 체제 (ROS) 시장을 주도하고 있습니다.
[주요 특징]
본 보고서는 로봇 운영 체제 (ROS) 시장에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다. 본 보고서는 산업에 대한 전체적인 관점과 개별 구성 요소 및 이해 관계자에 대한 자세한 통찰력을 제공합니다. 본 보고서는 로봇 운영 체제 (ROS) 산업 내의 시장 역학, 동향, 과제 및 기회를 분석합니다. 또한, 거시적 관점에서 시장을 분석하는 것이 포함됩니다.
시장 규모 및 세분화: 본 보고서는 판매량, 매출 및 종류별 (예 : 고정형, 휴대형)의 시장 점유율을 포함한 전체 시장 규모에 대한 데이터를 수집합니다.
산업 분석: 보고서는 정부 정책 및 규제, 기술 발전, 수요자 선호도, 시장 역학 등 광범위한 산업 동향을 분석합니다. 이 분석은 로봇 운영 체제 (ROS) 시장에 영향을 미치는 주요 동인과 과제를 이해하는데 도움이 됩니다.
지역 분석: 본 보고서에는 지역 또는 국가 단위로 로봇 운영 체제 (ROS) 시장을 조사하는 것이 포함됩니다. 보고서는 정부 인센티브, 인프라 개발, 경제 상황 및 수요자 행동과 같은 지역 요인을 분석하여 다양한 시장 내의 변화와 기회를 식별합니다.
시장 전망: 보고서는 수집된 데이터와 분석을 통해 로봇 운영 체제 (ROS) 시장에 대한 미래 전망 및 예측을 다룹니다. 여기에는 시장 성장률 추정, 시장 수요 예측, 새로운 트렌드 파악 등이 포함될 수 있습니다. 본 보고서에는 로봇 운영 체제 (ROS)에 대한 보다 세분화된 접근 방식도 포함됩니다.
기업 분석: 본 보고서는 로봇 운영 체제 (ROS) 제조업체, 공급업체 및 기타 관련 업계 플레이어를 다룹니다. 이 분석에는 재무 성과, 시장 포지셔닝, 제품 포트폴리오, 파트너십 및 전략에 대한 조사가 포함됩니다.
수요자 분석: 보고서는 로봇 운영 체제 (ROS)에 대한 수요자 행동, 선호도 및 태도에 대한 데이터를 다룹니다. 여기에는 설문 조사, 인터뷰 및 응용 분야별 (자동차, 전자, 물류 및 창고, 의료, 기타)의 다양한 수요자 리뷰 및 피드백 분석이 포함될 수 있습니다.
기술 분석: 로봇 운영 체제 (ROS)과 관련된 특정 기술을 다루는 보고서입니다. 로봇 운영 체제 (ROS) 분야의 현재 상황 및 잠재적 미래 발전 가능성을 평가합니다.
경쟁 환경: 본 보고서는 개별 기업, 공급업체 및 수요업체를 분석하여 로봇 운영 체제 (ROS) 시장의 경쟁 환경에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 분석은 시장 점유율, 경쟁 우위 및 업계 플레이어 간의 차별화 가능성을 이해하는 데 도움이 됩니다.
시장 검증: 본 보고서에는 설문 조사, 인터뷰 및 포커스 그룹과 같은 주요 조사를 통해 결과 및 예측을 검증하는 작업이 포함됩니다.
[시장 세분화]
로봇 운영 체제 (ROS) 시장은 종류 및 용도별로 나뉩니다. 2019-2030년 기간 동안 세그먼트 간의 시장규모에 대한 정확한 계산 및 예측을 볼륨 및 금액 측면에서 제공합니다.
종류별 시장 세그먼트
– 고정형, 휴대형
용도별 시장 세그먼트
– 자동차, 전자, 물류 및 창고, 의료, 기타
주요 대상 기업
– ABB Group, Omron Adept Technology, Stanley Innovation, Yaskawa Motoman, KUKA AG, iRobot Technologies, Husarion Inc, Clearpath Robots, Cyberbotics Ltd, Rethink Robots, Fanuc Corporation
지역 분석은 다음을 포함합니다.
– 북미 (미국, 캐나다, 멕시코)
– 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 러시아, 이탈리아)
– 아시아 태평양 (중국, 일본, 한국, 인도, 동남아시아, 호주)
– 남미 (브라질, 아르헨티나, 콜롬비아)
– 중동 및 아프리카 (사우디아라비아, 아랍에미리트, 이집트, 남아프리카공화국)
본 조사 보고서는 아래 항목으로 구성되어 있습니다.
– 로봇 운영 체제 (ROS) 제품 범위, 시장 개요, 시장 추정, 주의 사항 및 기준 연도를 설명합니다.
– 2019년부터 2024년까지 로봇 운영 체제 (ROS)의 가격, 판매량, 매출 및 세계 시장 점유율과 함께 로봇 운영 체제 (ROS)의 주요 제조업체를 프로파일링합니다.
– 로봇 운영 체제 (ROS) 경쟁 상황, 판매량, 매출 및 주요 제조업체의 글로벌 시장 점유율이 상세하게 분석 됩니다.
– 로봇 운영 체제 (ROS) 상세 데이터는 2019년부터 2030년까지 지역별 판매량, 소비금액 및 성장성을 보여주기 위해 지역 레벨로 표시됩니다.
– 2019년부터 2030년까지 판매량 시장 점유율 및 성장률을 종류별, 용도별로 분류합니다.
– 2017년부터 2023년까지 세계 주요 국가의 판매량, 소비금액 및 시장 점유율과 함께 국가 레벨로 판매 데이터를 분류하고, 2025년부터 2030년까지 판매량 및 매출과 함께 지역, 종류 및 용도별로 로봇 운영 체제 (ROS) 시장 예측을 수행합니다.
– 시장 역학, 성장요인, 저해요인, 동향 및 포터의 다섯 가지 힘 분석.
– 주요 원자재 및 주요 공급 업체, 로봇 운영 체제 (ROS)의 산업 체인.
– 로봇 운영 체제 (ROS) 판매 채널, 유통 업체, 고객(수요기업), 조사 결과 및 결론을 설명합니다.
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■ 보고서 목차■ 시장 개요 ■ 제조업체 프로필 ABB Group Omron Adept Technology Stanley Innovation ■ 제조업체간 경쟁 환경 ■ 지역별 소비 분석 ■ 종류별 시장 세분화 ■ 용도별 시장 세분화 ■ 북미 ■ 유럽 ■ 아시아 태평양 ■ 남미 ■ 중동 및 아프리카 ■ 시장 역학 ■ 원자재 및 산업 체인 ■ 유통 채널별 출하량 ■ 조사 결과 [그림 목록]- 로봇 운영 체제 (ROS) 이미지 - 종류별 세계의 로봇 운영 체제 (ROS) 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 종류별 세계의 로봇 운영 체제 (ROS) 소비 금액 시장 점유율 - 용도별 세계의 로봇 운영 체제 (ROS) 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 2023년 용도별 세계의 로봇 운영 체제 (ROS) 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 로봇 운영 체제 (ROS) 소비 금액 (2019 & 2023 & 2030) - 세계의 로봇 운영 체제 (ROS) 소비 금액 및 예측 (2019-2030) - 세계의 로봇 운영 체제 (ROS) 판매량 (2019-2030) - 세계의 로봇 운영 체제 (ROS) 평균 가격 (2019-2030) - 2023년 제조업체별 세계의 로봇 운영 체제 (ROS) 판매량 시장 점유율 - 2023년 제조업체별 세계의 로봇 운영 체제 (ROS) 소비 금액 시장 점유율 - 2023년 상위 3개 로봇 운영 체제 (ROS) 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 2023년 상위 6개 로봇 운영 체제 (ROS) 제조업체(소비 금액) 시장 점유율 - 지역별 로봇 운영 체제 (ROS) 판매량 시장 점유율 - 지역별 로봇 운영 체제 (ROS) 소비 금액 시장 점유율 - 북미 로봇 운영 체제 (ROS) 소비 금액 - 유럽 로봇 운영 체제 (ROS) 소비 금액 - 아시아 태평양 로봇 운영 체제 (ROS) 소비 금액 - 남미 로봇 운영 체제 (ROS) 소비 금액 - 중동 및 아프리카 로봇 운영 체제 (ROS) 소비 금액 - 세계의 종류별 로봇 운영 체제 (ROS) 판매량 시장 점유율 - 세계의 종류별 로봇 운영 체제 (ROS) 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 종류별 로봇 운영 체제 (ROS) 평균 가격 - 세계의 용도별 로봇 운영 체제 (ROS) 판매량 시장 점유율 - 세계의 용도별 로봇 운영 체제 (ROS) 소비 금액 시장 점유율 - 세계의 용도별 로봇 운영 체제 (ROS) 평균 가격 - 북미 로봇 운영 체제 (ROS) 종류별 판매량 시장 점유율 - 북미 로봇 운영 체제 (ROS) 용도별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 로봇 운영 체제 (ROS) 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 북미 로봇 운영 체제 (ROS) 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 미국 로봇 운영 체제 (ROS) 소비 금액 및 성장률 - 캐나다 로봇 운영 체제 (ROS) 소비 금액 및 성장률 - 멕시코 로봇 운영 체제 (ROS) 소비 금액 및 성장률 - 유럽 로봇 운영 체제 (ROS) 종류별 판매량 시장 점유율 - 유럽 로봇 운영 체제 (ROS) 용도별 판매량 시장 점유율 - 유럽 로봇 운영 체제 (ROS) 국가별 판매량 시장 점유율 - 유럽 로봇 운영 체제 (ROS) 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 독일 로봇 운영 체제 (ROS) 소비 금액 및 성장률 - 프랑스 로봇 운영 체제 (ROS) 소비 금액 및 성장률 - 영국 로봇 운영 체제 (ROS) 소비 금액 및 성장률 - 러시아 로봇 운영 체제 (ROS) 소비 금액 및 성장률 - 이탈리아 로봇 운영 체제 (ROS) 소비 금액 및 성장률 - 아시아 태평양 로봇 운영 체제 (ROS) 종류별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 로봇 운영 체제 (ROS) 용도별 판매량 시장 점유율 - 아시아 태평양 로봇 운영 체제 (ROS) 지역별 판매 수량 시장 점유율 - 아시아 태평양 로봇 운영 체제 (ROS) 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 중국 로봇 운영 체제 (ROS) 소비 금액 및 성장률 - 일본 로봇 운영 체제 (ROS) 소비 금액 및 성장률 - 한국 로봇 운영 체제 (ROS) 소비 금액 및 성장률 - 인도 로봇 운영 체제 (ROS) 소비 금액 및 성장률 - 동남아시아 로봇 운영 체제 (ROS) 소비 금액 및 성장률 - 호주 로봇 운영 체제 (ROS) 소비 금액 및 성장률 - 남미 로봇 운영 체제 (ROS) 종류별 판매량 시장 점유율 - 남미 로봇 운영 체제 (ROS) 용도별 판매량 시장 점유율 - 남미 로봇 운영 체제 (ROS) 국가별 판매 수량 시장 점유율 - 남미 로봇 운영 체제 (ROS) 국가별 소비 금액 시장 점유율 - 브라질 로봇 운영 체제 (ROS) 소비 금액 및 성장률 - 아르헨티나 로봇 운영 체제 (ROS) 소비 금액 및 성장률 - 중동 및 아프리카 로봇 운영 체제 (ROS) 종류별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 로봇 운영 체제 (ROS) 용도별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 로봇 운영 체제 (ROS) 지역별 판매량 시장 점유율 - 중동 및 아프리카 로봇 운영 체제 (ROS) 지역별 소비 금액 시장 점유율 - 터키 로봇 운영 체제 (ROS) 소비 금액 및 성장률 - 이집트 로봇 운영 체제 (ROS) 소비 금액 및 성장률 - 사우디 아라비아 로봇 운영 체제 (ROS) 소비 금액 및 성장률 - 남아프리카 공화국 로봇 운영 체제 (ROS) 소비 금액 및 성장률 - 로봇 운영 체제 (ROS) 시장 성장 요인 - 로봇 운영 체제 (ROS) 시장 제약 요인 - 로봇 운영 체제 (ROS) 시장 동향 - 포터의 다섯 가지 힘 분석 - 2023년 로봇 운영 체제 (ROS)의 제조 비용 구조 분석 - 로봇 운영 체제 (ROS)의 제조 공정 분석 - 로봇 운영 체제 (ROS) 산업 체인 - 직접 채널 장단점 - 간접 채널 장단점 - 방법론 - 조사 프로세스 및 데이터 소스 ※납품 보고서의 구성항목 및 내용은 본 페이지에 기재된 내용과 다를 수 있습니다. 보고서 주문 전에 당사에 보고서 샘플을 요청해서 구성항목 및 기재 내용을 반드시 확인하시길 바랍니다. 보고서 샘플에 없는 내용은 납품 드리는 보고서에도 포함되지 않습니다. |
| ※참고 정보 로봇 운영 체제(ROS)는 로봇 시스템 개발을 위한 유연하고 강력한 오픈 소스 프레임워크입니다. 단순히 운영 체제라고 불리지만, 우리가 흔히 사용하는 컴퓨터 운영 체제(Windows, Linux, macOS)와는 다르게, 특정 하드웨어나 운영 체제에 종속되지 않는 범용적인 로봇 개발 환경을 제공합니다. ROS는 복잡하고 다양한 로봇 애플리케이션을 구축하고 관리하는 데 필요한 도구, 라이브러리, 그리고 규칙을 포함하는 생태계라고 이해하는 것이 더 적절합니다. ROS의 핵심적인 개념은 **분산 시스템(Distributed System)**입니다. 로봇은 센서, 액추에이터, 컴퓨터 등 여러 구성 요소로 이루어져 있으며, 이러한 구성 요소들을 개별적인 프로그램(노드, Node)으로 개발하고, 이 노드들이 메시지(Message)를 주고받으며 협력하는 방식으로 작동합니다. 예를 들어, 카메라 센서에서 이미지를 받아오는 노드, 해당 이미지에서 객체를 인식하는 노드, 인식된 객체를 바탕으로 로봇 팔을 움직이는 노드 등이 각각 존재하고, ROS는 이 노드들이 서로 효율적으로 통신할 수 있도록 하는 중간 다리 역할을 합니다. 이러한 노드 중심의 아키텍처는 개발의 모듈화와 재사용성을 높여주어, 복잡한 로봇 시스템을 개발하는 데 있어 매우 큰 이점을 제공합니다. ROS의 주요 특징 중 하나는 **발신자-구독자(Publisher-Subscriber) 모델** 기반의 통신 방식입니다. 특정 데이터를 생성하여 알리는 주체(발신자)와 해당 데이터를 필요로 하는 주체(구독자)가 직접적으로 연결되지 않고, 중간 매개체인 "토픽(Topic)"을 통해 비동기적으로 통신합니다. 예를 들어, LiDAR 센서가 주변 환경 데이터를 생성하여 'scan'이라는 토픽으로 발행하면, 경로 계획 노드는 'scan' 토픽을 구독하여 해당 데이터를 받아 경로를 생성할 수 있습니다. 이러한 방식은 각 노드가 서로의 존재나 동작 방식에 대해 몰라도 된다는 것을 의미하며, 이는 시스템의 유연성과 확장성을 크게 향상시킵니다. 또한, 여러 노드가 동일한 토픽을 구독하거나, 하나의 노드가 여러 토픽을 발행할 수도 있어 다양한 형태의 정보 교환이 가능합니다. ROS는 또한 **서비스(Service)** 통신 메커니즘도 제공합니다. 서비스는 요청-응답(Request-Response) 방식의 동기적 통신으로, 특정 기능을 수행하는 노드에 요청을 보내고, 해당 노드는 요청을 처리한 후 결과를 응답합니다. 예를 들어, 로봇의 특정 위치로 이동하라는 요청을 보낼 때, 이동 제어 노드는 해당 요청을 받아 이동을 수행하고, 이동이 완료되었는지 여부를 응답하는 방식으로 작동합니다. 이러한 서비스 통신은 명확한 입력과 출력을 가지는 작업들에 유용합니다. ROS의 또 다른 중요한 특징은 **풍부한 도구와 라이브러리 생태계**입니다. ROS는 로봇 시스템을 개발하고 디버깅하며 시뮬레이션하는 데 필요한 다양한 도구를 제공합니다. 대표적으로 `roscore`는 ROS 시스템의 핵심인 ROS 마스터 역할을 하며, 노드 간의 통신을 관리하고 서비스 및 토픽 정보를 제공합니다. `rosrun`은 개별 ROS 노드를 실행하는 데 사용되며, `roslaunch`는 여러 노드를 한 번에 실행하고 초기 설정을 관리하는 데 사용됩니다. 또한, `rqt` 프레임워크는 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 기반의 다양한 플러그인을 제공하여 로봇 시스템의 상태를 시각화하고 제어할 수 있도록 합니다. 예를 들어, `rqt_graph`는 현재 실행 중인 노드와 토픽 간의 연결 관계를 시각적으로 보여주어 디버깅에 큰 도움을 줍니다. `rviz`는 3D 환경에서 센서 데이터를 시각화하고 로봇 모델을 표시하여 로봇의 동작을 직관적으로 파악할 수 있게 해줍니다. ROS는 **다양한 프로그래밍 언어 지원**을 제공합니다. 주로 C++와 Python을 중심으로 개발되며, 이 두 언어는 ROS 커뮤니티에서 가장 활발하게 사용됩니다. C++는 고성능이 요구되는 로봇 제어 및 이미지 처리 등에 적합하며, Python은 빠른 프로토타이핑, 머신러닝 통합, 상위 레벨의 로직 구현에 용이합니다. 이처럼 여러 언어를 지원함으로써 개발자는 자신의 프로젝트에 가장 적합한 언어를 선택하여 효율적으로 개발할 수 있습니다. ROS의 **재사용 가능한 패키지(Package)** 구조 또한 중요한 특징입니다. 각 기능별로 독립적인 패키지로 개발되어 있으며, 이러한 패키지들을 조합하여 다양한 로봇 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 예를 들어, SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)을 위한 패키지, 내비게이션을 위한 패키지, 로봇 팔 제어를 위한 패키지 등이 존재합니다. 이러한 패키지들은 GitHub와 같은 플랫폼을 통해 공유되고 있으며, 전 세계 개발자들이 개발한 수많은 유용한 패키지를 활용하여 개발 시간을 단축하고 더욱 강력한 로봇 시스템을 만들 수 있습니다. ROS는 크게 **ROS 1**과 **ROS 2** 두 가지 주요 버전으로 나눌 수 있습니다. ROS 1은 오랫동안 로봇 개발 분야에서 표준으로 사용되어 왔으며, 안정성과 성숙도를 갖춘 방대한 생태계를 가지고 있습니다. 하지만, 실시간성, 보안, 멀티 로봇 시스템 지원 등에서 일부 한계를 가지고 있었습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 개발된 ROS 2는 DDS(Data Distribution Service)를 기반으로 한 새로운 통신 미들웨어를 도입하여 실시간성, 안정성, 보안성을 크게 향상시켰습니다. 또한, 임베디드 시스템 및 상업용 로봇 애플리케이션에서의 사용성을 높이는 데 중점을 두었습니다. 현재 ROS 2는 로봇 개발의 미래로 주목받고 있으며, 그 생태계가 빠르게 확장되고 있습니다. ROS의 용도는 매우 광범위합니다. 자율 주행 자동차, 산업용 로봇, 서비스 로봇, 드론, 의료 로봇 등 다양한 분야에서 활용됩니다. * **자율 주행 자동차:** 센서 데이터 처리, 환경 인식, 경로 계획, 차량 제어 등 자율 주행 시스템의 핵심적인 기능을 개발하는 데 ROS가 널리 사용됩니다. * **산업 자동화:** 공장 내 물류 이동, 생산 라인에서의 작업 수행 등 산업용 로봇의 제어 및 운영에 ROS가 활용됩니다. * **서비스 로봇:** 배달 로봇, 안내 로봇, 청소 로봇 등 인간과 상호작용하거나 특정 서비스를 제공하는 로봇의 개발에 ROS가 사용됩니다. * **연구 및 교육:** 대학 및 연구 기관에서 로봇 공학 관련 연구 및 교육을 위한 플랫폼으로 ROS가 활용되며, 새로운 로봇 기술 개발의 기반이 되고 있습니다. ROS와 관련된 주요 기술로는 다음과 같은 것들이 있습니다. * **SLAM (Simultaneous Localization and Mapping):** 로봇이 주변 환경에 대한 지도를 작성하면서 동시에 자신의 위치를 파악하는 기술입니다. ROS는 다양한 SLAM 알고리즘을 구현한 패키지를 제공합니다. * **내비게이션 (Navigation):** 로봇이 지도 상에서 원하는 목적지까지 장애물을 피해 이동하는 기술입니다. ROS의 `move_base` 패키지는 전역 경로 계획과 지역 경로 계획을 담당하며, 다양한 센서 정보를 활용하여 효율적인 경로를 생성합니다. * **인공지능 및 머신러닝:** 이미지 인식, 객체 탐지, 강화 학습 등 인공지능 기술을 로봇에 통합하는 데 ROS는 매우 유용한 프레임워크를 제공합니다. TensorFlow, PyTorch와 같은 라이브러리를 ROS와 연동하여 사용할 수 있습니다. * **컴퓨터 비전:** 카메라로부터 얻은 이미지를 처리하여 환경을 인식하고 로봇의 동작을 제어하는 데 사용됩니다. OpenCV와 같은 라이브러리가 ROS와 함께 자주 사용됩니다. * **로봇 시뮬레이션:** 실제 로봇이 없더라도 가상 환경에서 로봇의 동작을 테스트하고 검증할 수 있는 시뮬레이션 도구가 중요합니다. Gazebo, CoppeliaSim (이전의 V-REP) 등이 ROS와 연동되어 널리 사용됩니다. 시뮬레이션 환경에서 개발된 알고리즘은 실제 로봇으로 쉽게 이식될 수 있습니다. 결론적으로, 로봇 운영 체제(ROS)는 단순한 운영 체제를 넘어, 로봇 개발을 위한 표준화된 환경과 강력한 생태계를 제공하는 프레임워크입니다. 분산 시스템 아키텍처, 발신자-구독자 모델, 풍부한 도구와 라이브러리, 그리고 활발한 커뮤니티 지원을 바탕으로, 복잡하고 다양한 로봇 시스템의 개발을 효율적이고 체계적으로 수행할 수 있도록 돕습니다. ROS는 현대 로봇 공학 분야에서 빼놓을 수 없는 핵심적인 기술이며, 앞으로도 로봇 기술 발전의 중요한 원동력이 될 것입니다. |
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