실시간 시스템은 오늘날의 산업, 로봇공학, 자율주행, 그리고 기타 다양한 응용 분야에서 핵심적인 역할을 수행한다. 특히, 센서 데이터를 기반으로 한 실시간 제어와 영상 및 포인트클라우드 같은 복잡한 데이터의 처리는 점점 더 중요한 요구사항이 되어가고 있다. 이러한 시스템을 구축하는 데 있어 전통적인 실시간 운영체제와 전용 하드웨어는 여전히 중요한 자리를 차지하고 있지만, 고도화된 연산 성능을 요구하는 딥러닝과 같은 최신 기술을 적용하는 데에는 한계가 존재한다.

Xenomai는 이러한 요구에 대응하기 위해 개발된 강력한 리얼타임 프레임워크 중 하나로, 낮은 레이턴시와 빠른 응답성을 제공함으로써 복잡한 센서 데이터 처리와 제어 시스템에서 뛰어난 성능을 발휘한다. Xenomai의 특별한 점은 리눅스 커널과 병렬로 실시간 커널을 실행함으로써, 실시간 운영체제의 이점을 활용하면서도 리눅스의 유연성을 유지한다는 것이다.

본 서적에서는 Xenomai를 통해 실시간 시스템을 구축하는 방법을 다루고자 한다. 기존에 사용되어 온 필터 기반의 기법들이 종종 매개변수 튜닝에 어려움을 겪고 발산 문제에 직면하는 현실에서, Xenomai는 실시간 제어 시스템에서 신뢰할 수 있는 대안을 제공한다. 또한 딥러닝을 포함한 최신 데이터 처리 기법들을 실시간 시스템에 적용하기 위한 다양한 접근법도 함께 탐구할 것이다.

이 책은 Xenomai의 개념부터 시작해 실전 적용까지 아우르는 체계적인 가이드를 제공하며, 실시간 처리 성능을 극대화하기 위해 꼭 알아야 할 중요한 내용을 다루고자 한다. Xenomai를 통해 어떻게 실시간 시스템의 한계를 돌파할 수 있는지, 그 가능성을 탐구하는 여정을 함께 하시기 바란다.