- Robotik öğrenmeye başlamak giderek kolaylaştı, ancak gerçek beceri kazanmak için donanım, yazılım ve matematik gibi farklı alanlarda geniş bir temel deneyim edinmek gerekiyor
- Yalnızca çevrimiçi kurslarla ilerlemenin sınırları var; gerçek bir robotu bizzat yapıp deneme-yanılma yaşama süreci en büyük öğrenme kaynağı oluyor
- Küçük projelerle (ör. çizgi izleyen robot, RC araba + Arduino, Lego, mini robot vb.) başlayıp zamanla daha karmaşık kontrol, donanım ve simülasyona genişlemek öneriliyor
- 3D yazıcılar, düşük maliyetli kitler, simülatörler gibi düşük maliyetli ve yüksek verimli araçlar ile ekosistemin büyümesi, erişilebilirliği artırıyor
- ROS/LeRobot, PID, kontrol teorisi, devre ve mekanik tasarım gibi çeşitli açık kaynaklar, uygulamalı çerçeveler ve oyun tabanlı öğrenme yöntemlerinden de aktif biçimde yararlanmak gerekiyor
Robotik öğrenmeye başlamak için tavsiyelerin özeti
1. Önce pratik: kendin yap
2. Çok disiplinli entegre öğrenmenin önemi
- Robotik; mekanik, elektronik, kontrol ve yazılımın birlikte yer aldığı birleşik bir alan
- Her alanı en azından yüzeysel olarak deneyimledikten sonra, kendi güçlü yönünü derinleştirmek uzun vadede gelişim için daha etkili
- Uzun vadede ayakta kalmanın yolu, “uzman ama aynı zamanda generalist” olmayı hedeflemek
- İlgili kaynak: Exploring Beaglebone kitabına göz atın
3. Gerçek donanım deneyimi ve başarısızlığın değeri
4. Temel kontrol teorisi ve araçların kullanımı
- PID kontrolü, temel elektrik devreleri, mekanik tasarım gibi temel konuları mutlaka deneyimlemek gerekiyor
- ROS(ros.org), LeRobot(huggingface.co/lerobot), MoveIt(moveit.ros.org), Nav2(navigation.ros.org), mcap.dev(mcap.dev), foxglove.dev(foxglove.dev) gibi açık kaynak çerçeveler ve eğitimlerden yararlanılabilir
- Arduino, Raspberry Pi, Jetson Nano, gömülü platform Zephyr Project gibi çok sayıda platform mevcut
5. Öz yönelimli projeler ve topluluk
- Somut bir hedefi önce belirlemek (ör. TurtleBot yapım videosu, robot kol projesi) öğrenme motivasyonunu yükseltir
- Hackathon'lara (LeRobot hackathonu), ROS Meetup etkinliklerine katılmak öneriliyor
- Donanım tasarımı, yazılım entegrasyonu, sensör kullanımı gibi tüm sistemi ele alma deneyimi önemli
6. Yapay zeka/ML ve güncel eğilimlerin uygulanması
- Yapay zeka tabanlı kontrol, rota planlama, nesne tanıma gibi AI/ML araçlarını (Hugging Face LeRobot) öğrenmek, güncel trendlere uygun robotlar geliştirmeyi mümkün kılar
- Model eğitimi ve değerlendirmesi için veri kümesi paylaşımı: app.destroyrobots.com
7. Diğer pratik tavsiyeler
- Akademik olarak yaklaşmak (araştırma makaleleri, üniversite dersleri vb.) istiyorsan güçlü bir matematik ve teori altyapısı gerekir
Stanford CS223A, MIT 6.832
- Pratikte ise basit hazır ürünleri/modülleri birleştirmek, mevcut açık kaynak örneklerini uyarlamak bile keyif ve başarı hissi verebilir
- Crunch Labs HackPack, Lego SPIKE Prime, Pololu Robotics gibi kaynaklar öneriliyor
Sonuç
- “Kendin yap, başarısız ol, tekrar dene” robotik öğrenmenin özü
- Yazılım ile donanım, teori ile pratiği dengeleyerek, kendi ilgi alanına ve koşullarına en uygun başlangıç noktasını seçmek gerekiyor
- Topluluklar, hackathon'lar, açık kaynaklar, kitler, oyunlar ve simülatörler gibi araç ve kaynaklar aktif kullanıldığında herkes robotiğe adım atabilir
1 yorum
Hacker News görüşü
Ücretsiz olarak alınabilen robotics_essentials_ros2 kursunu öneren bir deneyim paylaşılıyor Robot donanımı tasarlama deneyiminde yazılım tarafının daha eğlenceli ve daha ödüllendirici hissettirdiği, ancak farklı alanlarda beceri biriktirmenin son derece faydalı olduğu vurgulanıyor Kursun ardından gömülü sistemler alanını, örneğin zephyr project'i, keşfetme öneriliyor Mekanik kısma giriş için bir A1 mini satın alıp onshape(www.onshape.com) ile basit parçaları (motor/board tutucuları, gripper vb.) bizzat tasarlama deneyimi tavsiye ediliyor Elektrik mühendisliğinde hataların maliyeti yüksek olabildiği için dikkatli olunması gerektiği, RP2040 veya RP2350 gibi ucuz kartlarla küçük denemelerden başlayıp H-bridge ve brushed motor deneyiminden sonra brushless motor kontrolüne geçilmesinin önerildiği belirtiliyor Uygun fiyatlı havya ve JBC C245 uçlarıyla uyumlu klon ürünlerden yararlanma ipucu veriliyor ROS meetup'larını araştırmak, nihai hedefi unutmadan yavaş ama kendi hızında devam etmek öneriliyor
Robotik alanında çalışma deneyimine dayanarak yalnızca çevrimiçi ROS2 kurslarıyla gerçek anlamda "robotik öğrenmenin" zor olduğu görüşü dile getiriliyor Robotik; donanım, yazılım, matematik ve mühendisliğin birleştiği karmaşık bir alan olduğundan, bir robot süpürgeyi sıfırdan yapma projesi öneriliyor Vakum temizleme işlevinin kendisi önemli değil; önemli olan, "TurtleBot" benzeri otonom bir robot yaparken tasarım sürecini ve problem çözmeyi gerçekten yaşamaktan gelen öğrenme etkisi Günlük hayattaki araçlar, drone'lar, küçük mobilite sistemleri, inşaat ekipmanları gibi farklı sistemlere uygulanan somut bilgi birikimini anlamanın gerekli olduğu söyleniyor
Robotik öğrenme yolculuğunda en büyük engelin, bu yolculuk için nesnel bir amaç duygusunu hissedememek olduğu yönünde samimi bir düşünce paylaşılıyor Havalı robotlar yapmanın bir tür oyuncakla oynama gibi geldiği ve bu düşünceden sıyrılmanın zor olduğu anlatılıyor Üniversitede mekatronik eğitimi ve kendi kendine öğrenme deneyimine dayanarak, tek başına güvenilir ve verimli robotlar yapmanın iş açısından son derece zor olduğuna dair kişisel bir algı aktarılıyor
“Exploring Beaglebone” kitabından donanım pratiği ve hata yaparak öğrenme konusunda çok şey öğrenildiği paylaşılıyor ISBN gibi ayrıntılar veriliyor ve gerilim koruma devresi uygulamanın gerçekten büyük maliyet tasarrufu sağlayan bir ipucu olduğu vurgulanıyor
Robotikte en büyük çekiciliğin, ortaya çıkardığım şeyin gerçek dünyada hayata geçtiğini görmenin verdiği tatmin olduğu vurgulanıyor
RP2040 veya RP2350 programlama deneyiminin SIEMENS SIMATIC gibi ticari platformlarla nasıl ilişkilendirilebileceği soruluyor
Robotikte giriş bariyerinin eskisine göre belirgin biçimde düştüğü görüşü paylaşılıyor Ancak bunun klasik web/masaüstü yazılım geliştirmeden tamamen farklı bir alan olduğu, bu yüzden nispeten dik bir öğrenme eğrisine hazırlıklı olunması gerektiği vurgulanıyor Amazon, Yahboom, Hugging Face SO-ARM101 gibi kitler öneriliyor ve sensör eklemek için gerekebilecek bütçe aralığı hakkında bilgi veriliyor Fiziksel ürünleri hemen almak zor ise Isaac Sim, Mujoco gibi simülatörlerin aktif biçimde kullanılması tavsiye ediliyor Makine öğrenimi tabanlı robotik için Hugging Face'in LeRobot framework'ünü, ROS'un temel kavramlarını (pub/sub) ve MoveIt/Navigation kütüphanelerini inceleme öneriliyor İlk öğrenme aşamasında ChatGPT ve Cursor kullanmanın özellikle terimleri kavramada çok faydalı olduğu yönünde deneyim paylaşılıyor Logging için mcap.dev, görselleştirme için foxglove.dev gibi yararlı araçlar tanıtılıyor
SO-ARM101 ve LeRobot eğitimleriyle en iyi başlangıç deneyiminin elde edildiği vurgulanıyor Partabot gibi yerlerden hemen satın alınıp hızlıca pratiğe geçilebileceği belirtiliyor Jetson Nano'nun başlangıç aşamasında gereksiz olduğu, dizüstü bilgisayardan doğrudan kontrol edilebildiği ipucu veriliyor Doğrudan model eğitimi ve tuning deneyimi kazanmanın kolay olduğu, ayrıca app.destroyrobots.com üzerinde eğitim/değerlendirme veri kümelerinin paylaşıldığı örnek gösteriliyor Başlangıçta ROS'un hatta girişi zorlaştırabileceği, Rust tabanlı gömülü sistemler gibi alternatif yaklaşımların daha hızlı olabileceği yönünde kişisel bir görüş de paylaşılıyor Basit bir USB bağlantı yapısıyla bile yeterince ilginç ve derin bir deneyim yaşanabileceği vurgulanıyor
ROS'un erken aşama robotik veya AGV alanında bol paket kaynağı nedeniyle uygun olduğu, ancak pratikte her robotik alt alanında baskın teknolojilerin farklı olduğu açıklanıyor Örneğin drone tarafında Mavlink, deniz robotlarında MOOS, robot kollarda ABB studio, IoT tarafında ise Home Assistant veya MQTT öne çıkıyor Sonuçta asıl önemli olanın, girmek istenen alanın teknoloji trendlerini öğrenmek olduğu görüşü aktarılıyor
Bir diplomaya odaklanmak yerine 3D yazıcı ve elektronik parçalar alıp bizzat bir şeyler yaparak deneyim kazanmanın çok daha yararlı olduğu savunuluyor Robotik başlangıcında gerekli matematiğin PID, ileri/ters kinematik, extended Kalman filter ve V=IR düzeyinde yeterli olduğu söyleniyor Bunun dışındaki karmaşık formüllerin gereksiz olduğu belirtiliyor
Stormworks: Build and Rescue gibi simülasyon oyunlarının gerçek robot tasarımı ve kontrol hissini öğrenmek için son derece güçlü bir giriş yöntemi olduğu deneyimi paylaşılıyor Araç yapılarının tasarımından gerçek motor simülasyonuna, görev bazlı sistem kurulumundan çeşitli sensörler ve mikrodenetleyicilerle (logic block'lar ve Lua kullanarak) otomasyon kurmaya, PID tuning, trigonometri ve state machine kodlamaya kadar pratikte doğrudan işe yarayan temel unsurların doğal biçimde öğrenilebildiği ayrıntılı biçimde anlatılıyor
İki tavsiye veriliyor: ne olursa olsun başlamak ve kendine uygun gerçekçi hedefler koymak önemli Yüksek performanslı robotlar yapan uzmanların da en başta temelden başladığı vurgulanıyor Günümüzde çok daha ucuza parça satın almanın ve modüllerden yararlanmanın mümkün olduğu, bu yüzden "öğrenmenin çok daha kolay" hale geldiği belirtiliyor Gerçek dünya donanımında yazılımdan farklı olarak öngörülemeyen değişkenler ve çok sayıda başarısızlık bulunduğu için, el alışkanlığı kazanarak tekrar tekrar öğrenmenin şart olduğu söyleniyor Başlangıçta beklentileri fazla yükseltmezsen, istikrarlı ve keyifli biçimde öğrenmenin mümkün olduğu yönünde olumlu bir tavsiye ekleniyor
İlk olarak robot yapımının amacını belirlemek gerektiği tavsiye ediliyor Amacın biçimi belirlediği, her alanın (elektrik, mekanik, programlama) ve ayrıca “The Design of Everyday Things” kitabının iyi anlaşılması halinde erişilebilirlik ve üretim verimliliğinde büyük avantaj sağlanabileceği vurgulanıyor
İnternetteki yazı ve videolardan çok, elle dokunarak öğrenmenin daha iyi olduğu savunuluyor Başlangıç için RC araba ve Arduino'nun (veya ucuz uyumlu klonlarının) önerildiği belirtiliyor SG90 servo, 28BYJ-48 step motor, ULN2003 sürücü, UNO R3, RC araba/3D baskı şasi gibi yaklaşık 100 dolarlık bir kurulum açıklanıyor Sensör, kamera ekleme ve robot kola genişleme gibi aşamalı pratik çalışmalar öneriliyor
LEGO robotik kitlerinin (çocuklara yönelik olanlar dahil) giriş bariyeri olmadan başlamak için gayet uygun olduğuna dair samimi bir öneri paylaşılıyor Üniversite döneminde aslında mikrodenetleyici + breadboard merkezli şekilde başlanmış olsa da, geriye dönüp bakınca önce daha yüksek seviyeli araçlarla başlamış olmayı isteyebileceğine dair bir değerlendirme yapılıyor
Hacker News'in doğası gereği tavsiyelerin çoğu yazılım odaklı olsa da, robotikte aslında "donanımın" çok büyük bir ağırlığı olduğu vurgulanıyor Çalışan ve dayanıklı mekanizmalar tasarlama ile özel donanım (motor, kontrolcü, aktüatör) üretme deneyiminin önemli olduğu belirtiliyor pololu robotics, Adafruit, sparkfun gibi kaynaklar, donanım öğrenimi ve robotiğe giriş için iyi kaynaklar olarak öneriliyor