mecha4wd · 블록코딩 가능한 교육용 4륜 구동 로봇

A사 AI 484만 원 교구재의 디자인과 기능을 그대로 따라가되, BOM 약 ₩130,000~180,000 (서보 X 4 / BLDC 4WD)으로 직접 제작할 수 있는 교육용 4WD 플랫폼.

블록코딩 가능 (Blockly/Entry/Scratch 스타일) Pi Camera v3 + VL53L0X ToF ×4 ROS2 + ONNX (RL 학습 가능) mechadog v26.06 하드웨어와 호환
[교실 바닥에서 초등학생이 Bluetooth 키보드로 mecha4wd를 조종하는 모습의 photorealistic 렌더링]
그림 1 — mecha4wd v26.06a 교실 시연 모습 (렌더링)

왜 mecha4wd인가?

현재 한국 교육 시장에서 가장 널리 알려진 4륜 구동(block-coding + IR 센서 + 카메라) 교구재는 SAEON 사의 A사 AI(상단가 ₩4,840,000)입니다. 공개된 페이지(shop.saeon.co.kr/?product_no=277)에는 결제/반품 안내 외 큰 스펙 텍스트는 직접 트리밍된 페이지로 추출되지 못해 명시되지 않은 스펙 항목은 "확인 필요"로 표시합니다.

mecha4wd는 다음 4가지를 동시에 만족하는 것을 목표로 합니다:

mecha4wd 핵심 수치

₩130-180k
본체 BOM 목표 (RC 미포함)
2 kg
예상 무게 (PETG chassis 포함)
4 WD
바퀴 4개 · BLDC 4개
50 Hz
정책 추론 / 키보드 입력
5+
정보성 센서 (IMU + ToF ×4 + Camera)
12+
블록 라이브러리 카테고리

A사 AI vs mecha4wd — 한 눈에 비교

제품 디자인 측면

[좌측 A사 AI(은색 polycarbonate sleek 한국 디자인)와 우측 mecha4wd(흰색+teal PETG, Pi Camera 렌즈, RGB LED ring, USB-C)를 나란히 놓은 비교 렌더링]
그림 2 — A사 AI(좌, $3,400 약 ₩4.8M)와 mecha4wd(우, 목표 ₩150k 한 대). 같은 sleek 4WD 디자인을 PETG chassis로 직접 출력.
항목A사 AI (SAEON)
₩4,840,000
mecha4wd v26.06a
목표 ₩150,000
외형 디자인은색 polycarbonate sleek 4WD (확인된 외부 보도 자료 기준)PETG chassis 자체 출력, 4WD bar 핀 + axle 서포트
프로그래밍 방식블록 코딩 (외부 보도: 엔트리/Scratch 호환)Blockly(웹) + Entry 호환 + Python 옵션
카메라전방 카메라 (확인 필요)Pi Camera v3 (IMX708), FOV 약 120°
거리 센서다수 IR (확인 필요)VL53L0X ToF ×4 (전/후/좌/우)
IMU확인 필요BNO055 9-DOF (mechadog 와 동일)
SBC확인 필요Rock 5C Lite 8GB (mechadog 와 동일)
배터리 / 충전확인 필요11.1V 3S 2200mAh LiPo (mechadog 와 동일)
RF 컨트롤 입력확인 필요Bluetooth 키보드 (기본) + ELRS (옵션, mechadog 와 동일)
RL 정책 실행확인 필요 (대부분 비공개)Python + ONNX, BKNN NPU (mechadog 와 동일 라인)
커스텀 PCB / 프레임 가능성아니오예 (KiCad PCB + PETG chassis 자체 설계)
소스 코드 공개도제한적100% 공개 (블록에서 Python 자동 생성 포함)
⚠ "확인 필요" 표시 — shop.saeon.co.kr의 상세 페이지는 JS 렌더링 위주라 본 베치 crawl에서는 가격·질량·DOF·sensor 라인업 등 정량 스펙이 직접 추출되지 못했습니다. 정확한 A사 AI 라인업을 본 표에 채워 넣으려면 본 페이지 재방문 후 텍스트를 수동 복사하는 것이 안전합니다. 본 위키는 보수적으로 "확인 필요"로 두고 mecha4wd 측은 자체 측정/제안치를 적었습니다.

mecha4wd의 5가지 측면 차별점

🧩

블록 코딩 (Entry/Scratch 호환)

학생이 직접 블록을 끌어 조립 → Python 자동 생성 → 실제 차에서 즉시 실행

🤖

ONNX/RL 학습 가능

PC에서 Isaac Lab 정책 학습 → Rock 5C의 RKNN NPU에서 50Hz 추론. A사 수준 확장

📷

카메라 + ToF 4개

RGB 카메라로 YOLO 인지 + 4방향 ToF로 즉시 거리 인지. 외부 충격 없이 장애물 회피

🛠️

Frames & PCB 모두 커스텀

디도 chassis, KiCad PCB, GitHub 모든 소스 코드 공개

💸

가격 1/4 대비

본체 ₩150,000 / A사 ₩4,840,000 → 96% 가격 절감

🔁

mechadog와 하드웨어 호환

SBC·MCU·IMU·RF·LiPo·CAM을 그대로 재사용. 두 프로젝트의 키트 혼용 가능

블록 코딩 한 장 미리보기

[태블릿 한 화면에서 Blockly 블록을 끌어 조립하는 교육용 인터페이스. 우측 사이드에 Python 자동이 보이는 모습]
그림 3 — 블록 → Python 변환 워크스페이스 (Blockly/Entry 호환 UI)

이 위키의 페이지 구성

섹션핵심 내용
🎨 제품 디자인디자인 rationale, 차체 4WD 기하, 3D 프린트 chassis, 시작 후크
📦 하드웨어BOM(공유된 mechadog 부품 + 4WD 전동부품), PCB 레이아웃, wiring
🔧 조립 가이드6단계 조립, 펌웨어 위치, 출력 시간, 쿱 hands-on 시간
💾 소프트웨어레이어 스택, 블록 → Python 변환, ROS2 토폴로지, RKNN 추론
🧩 블록코딩Blockly/Entry 호환 안내, 블록 라이브러리, 예제 코드
📡 키보드/RC 조종WASD 모드, ELRS RC 동시 지원, E-stop, 코드 업로드