로봇 퍼셉션 (Robot Perception)

무엇을 해주나

로봇 인식(perception) 시스템 전반의 검증된 패턴을 Claude에게 주입합니다.

• 센서 선택 가이드: RGB/스테레오/ToF/LiDAR/IMU/이벤트 카메라의 출력 형식, 측정 범위, 주기, 적합 용도 비교표와 RealSense·ZED·OAK-D·Velodyne·Ouster·Livox 등 실제 하드웨어별 SDK·ROS2 패키지 매핑.
• 캘리브레이션 3종: 체커보드 기반 내부 파라미터(intrinsic) 캘리브레이션(커버리지 검사, 서브픽셀 보정, 재투영 오차 진단), 스테레오·카메라-LiDAR 외부(extrinsic) 캘리브레이션, 그리고 eye-in-hand/eye-to-hand 핸드아이 캘리브레이션 구현 코드.
• 품질 기준 체크리스트: RMS 재투영 오차 목표치(<0.5px), 필요 이미지·포즈 수, 재캘리브레이션이 필요한 조건(카메라 충격, 초점 변경, 온도 변화 등).
• 스트리밍 아키텍처: 캡처 스레드 분리, 유한 버퍼(deque maxlen) 드롭 정책, 캡처 시점 타임스탬프, FPS/드롭 프레임 진단 지표.
• 멀티센서 동기화: 타임스탬프 기반 소프트 동기화, RealSense Inter-Cam 하드웨어 동기, GigE 카메라 PTP 동기.
• RGB 처리: 사전 계산 맵을 이용한 고속 왜곡 보정, 워크스페이스 필터링·트래킹이 붙은 객체 검출, 깊이 역투영으로 3D 위치 추정, AprilTag/ArUco 포즈 추정.

이런 분께 추천

• ROS2 기반 로봇에 카메라·LiDAR를 붙이고 있는 로보틱스 엔지니어
• 로봇 팔 픽앤플레이스를 위해 핸드아이 캘리브레이션을 해야 하는 개발자
• 멀티 카메라 리그의 프레임 동기화·지연 문제를 디버깅하는 팀
• 컴퓨터비전 모델을 실제 로봇 하드웨어에 배포하려는 ML 엔지니어

활용 예시

1. "RealSense D435로 UR5 팔의 eye-in-hand 캘리브레이션 스크립트를 만들어줘" → 로봇 포즈 수집 루프, cv2.calibrateHandEye 호출, 5mm 이하 검증 절차까지 제시.
2. "체커보드 캘리브레이션 결과 재투영 오차가 1.8px인데 왜 이렇게 높아?" → 이미지 커버리지 부족, 프론토-패러렐 촬영, 초점 변동 등 원인을 체크리스트로 진단.
3. "카메라가 30FPS인데 파이프라인이 9FPS밖에 안 나온다" → 캡처/추론 스레드 분리와 maxlen=2 버퍼 패턴으로 리팩터링 제안.

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/arpitg1304/robotics-agent-skills/HEAD/skills/robot-perception/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 arpitg1304/robotics-agent-skills 의 skills/robot-perception 폴더를 내 ~/.claude/skills/robot-perception/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.