로봇은 바퀴와 모터만으로 움직이지 않습니다. 로봇이 어디에 있는지 알고, 목표를 향해 몸을 돌리고, 흔들리는 센서값 속에서 자기 위치를 추정하고, 더 좋은 경로를 고르려면 그 안에서는 계속 수학이 작동합니다. 이 책은 그 수학을 공식을 외우는 방식이 아니라, Python 코드와 그림, 작은 시뮬레이션으로 직접 확인하며 익히도록 안내합니다.
처음에는 2D 평면 위의 점 하나에서 시작합니다. 위치를 벡터로 표현하고, 거리와 각도를 계산하고, 회전 행렬과 동차 변환으로 좌표계를 연결합니다. 이어서 속도와 가속도, 미분과 적분으로 로봇의 움직임을 시간 속에서 이해하고, 센서 노이즈와 확률분포, 베이즈 추정과 칼만 필터의 기본 감각으로 불확실한 세계를 다루는 법을 배웁니다.
마지막에는 최적화와 경로 평가까지 연결해, 목표 추종·좌표 변환·센서 노이즈·위치 추정을 포함한 2D 로봇 시뮬레이터를 완성합니다. ROS2, SLAM, 제어, 컴퓨터 비전으로 넘어가기 전에 "이 문제는 좌표 변환이구나", "여기서는 오차가 누적되는구나", "이 센서값은 확률적으로 봐야겠구나" 하고 알아차리는 힘을 기르는 것이 이 책의 목표입니다.
