Robotik temelleri

Görüntü parlaklığı ve luminans Lab — pozlama, gama ve kırpma

Sentetik görüntüler, histogramlar ve gradyanlarla doğrusal pozlamayı kodlanmış gri değer ayarlarıyla karşılaştırın.

Özellik noktası çıkarma laboratuvarı — Harris ve Shi–Tomasi karşılaştırması

Sentetik görüntüleri döndürün, ölçekleyin ve parlaklığını değiştirin; algılanan köşeleri bilinen referans konumlarıyla karşılaştırın.

Özellik eşleştirme laboratuvarı — filtreler, geometrik iç noktalar ve gerçek

Yamaları karşılaştırıp eşleşmeleri süzerek geometrik uyumun neden doğru eşleşmeyi garanti etmediğini görün.

Optik akış Lab: iki kare arasındaki hareketi izleyin

Görüntü noktalarının yer değiştirmesini tahmin edip bilinen sentetik dönüşümle karşılaştırın. Parlaklık, örtülme ve açıklık problemini inceleyin.

Hands-on · 2 min okuma Kontrol mühendisliği September 22, 2026 Lab

MPC Laboratuvarı — bir ufuk ve direksiyon sınırları içinde eğrilik dizisini yeniden çözme

Ufuğu, ağırlıkları ve direksiyon sınırını değiştirin; tahmin edilen yolları, çözücü yakınsamasını ve başarısızlık durumunda izlenen yaklaşımı tarayıcınızda karşılaştırın.

Hands-on · 3 min okuma Kontrol mühendisliği September 22, 2026 Lab

Yol takibi karşılaştırma Laboratuvarı — PP, APP, RPP, Stanley ve MPC'yi aynı koşullar altında çalıştırın

Beş takip kontrolörünü tek bir araç, yol, başlangıç durumu ve direksiyon sınırı altında birlikte çalıştırın; çapraz iz hatasını, düzgünlüğü ve tamamlanmayı ortak ölçüt tanımlarıyla karşılaştırın.

Hands-on · 2 min okuma Kontrol mühendisliği September 21, 2026 Lab

Adaptif Pure Pursuit Laboratuvarı — ileri-bakış mesafesini hızla ölçeklendirin

Hız-ölçekli ileri-bakış mesafesini, ivme ile minimum/maksimum sınırlar dahil olmak üzere PP ile karşılaştırın.

Hands-on · 3 min okuma Kontrol mühendisliği September 21, 2026 Lab

Pure Pursuit Laboratuvarı — sabit ileri-bakış mesafeli yol takibini karşılaştırın

Sabit ileri-bakış mesafesini değiştirin ve paylaşılan bir araç modelinde takip hatasını, direksiyonu ve hedefleri inceleyin.

Hands-on · 3 min okuma Kontrol mühendisliği September 21, 2026 Lab

Regulated Pure Pursuit Laboratuvarı — virajlarda ve hedefe yakınken hız

İleri-bakış mesafesini hız düzenlemesinden ayırın ve eğrilik sınırlarını, hız tabanlarını, son yaklaşımı ve gerçek araç hızını karşılaştırın.

Hands-on · 4 min okuma Kontrol mühendisliği September 21, 2026 Lab

Stanley Laboratuvarı — ön aks çapraz iz ve yönelim hatasından direksiyon

Ön ve arka aks hatalarını ayırın; kazancı, hızı ve direksiyon kısıtlamalarını tarayıcınızda karşılaştırın.

Bilgisayarlı görü September 13, 2026

Tek Gözle Derinlik Tahmini — Göreceli Sıralamadan Metrik Mesafeye

Tek gözlü derinlik algısı üzerine temel bilgiler: göreceli ve metrik derinlik, ölçek belirsizliği, değerlendirme protokolleri ve arıza koşulları.

Öğrenme rehberi · 2 min okuma

Bilgisayarlı görü September 13, 2026

Neural 3D — Yeni Bakış Açısı Sentezi ve Ayrı Görsel/Geometrik Değerlendirme

Sinirsel sahne temsilleri, yeni bakış açısı sentezi, tutulan bakış açıları ve ayrı görsel ve geometrik değerlendirme üzerine temel bilgiler.

Öğrenme rehberi · 2 min okuma

Kontrol mühendisliği September 8, 2026 Lab

Python'da Kalman filtresi çalıştırma: gürültü, eksik veri ve aykırı değerler

Tahmin yöntemini kullanarak tek bir sentetik yörünge üzerinde Q, R ve aykırı değer filtrelemesini karşılaştırın. error and rejected observations.

Hands-on · 3 min okuma

ICP'nin başarısız olmasının nedenleri: başlatma, aykırı değerler ve simetrik geometri

2D kayıt işlemini gerçekleştirin ve artıkları, yazışma kapsamını ve true pose error.

Hands-on · 3 min okuma

Nav2'nin bir yolu var ancak hareket etmiyor: bir teşhis iş akışı

Geometriyi, maliyet haritalarını, kontrol fizibilitesini ve komut iletimini inceleyerek açıklama yapın. a stopped robot.

Hands-on · 4 min okuma

Robot koordinat dönüşümleri: matrisler, kuaterniyonlar ve TF

Döndürme, öteleme ve ters dönüşümler arasındaki bağlantıyı sayısal bir örnekle açıklayın. quaternions and ROS frames.

Fundamentals · 2 min okuma

Kontrol mühendisliği September 7, 2026 Lab

rosbag2 kullanarak robot arızalarını yeniden üretme: girdiler, TF ve süre

Kontrollü tekrar karşılaştırmaları oluşturun ve yinelenen TF yayıncılarını teşhis edin. and mixed time sources.

Hands-on · 5 min okuma

Python'da PID ile deneyler yapın — kazançlar, gecikme ve doygunluk

Ölçüm gecikmesinin, aktüatör limitlerinin ve integral birikiminin nasıl değiştiğini yeniden üretin. PID tracking on the same second-order model.

Özellik Takibi Temel Bilgileri — Kareler Arasında Aynı Noktayı Kaybetmekten Nasıl Kaçınılır?

Özellik izleme, bir video dizisindeki kareler arasında aynı fiziksel noktayı eşleştirme işlemidir. Bu makale, şablon izleme, Lucas-Kanade optik akışı, tanımlayıcı eşleştirme, RANSAC, aykırı değer reddi ve Kalman tahminini denklemler ve uygulama adımlarıyla düzenlemekte ve Görsel Odometri ve SLAM'ın hangi koşullar altında bozulduğunu ve çözüm yollarını açıklamaktadır.

Fundamentals · 6 min okuma

Döngü Kapatma Temel Bilgileri — Bir SLAM Sisteminin Sapmasını Döngü Etrafında Tek Seferde Düzeltme

Döngü kapatma, bir robotun daha önce ziyaret ettiği bir yere geri döndüğünü tanıma ve biriken kendi konum belirleme hatasını haritanın tamamına dağıtma işlemidir. Bu makale, yer tanıma, görüntü alma, geometrik doğrulama, poz grafiği optimizasyonu, yanlış pozitiflere karşı savunmalar ve mevcut SLAM uygulamaları ve araştırmalarını sistematik olarak açıklamaktadır.

Optik Akışa Giriş — Görüntü Hareketinden Hız ve Yapı Okuma

Optik Akış, bir dizi görüntüdeki her pikselin hangi yöne hareket ettiğini tanımlayan bir vektör alanıdır. Bu makale, parlaklık sabitliği kısıtlaması, Lucas-Kanade ve Horn-Schunck yöntemleri, piramitler, yoğun akış ve seyrek özellik izleme, RAFT gibi öğrenme tabanlı yöntemler, kamera hareketi, dinamik nesneler ve değerlendirme metodolojisi gibi konuları temel matematiksel prensiplerle birlikte ele almaktadır.

PnP Temel Bilgileri — Sadece 3B Noktalar ve Bir Görüntüden Kameranın Pozunu Geri Kazanma

Perspektif-n-Nokta (PnP), bilinen 3 boyutlu noktalardan ve bunlara karşılık gelen görüntü noktalarından bir kameranın konumunu ve yönünü tahmin etme geometrik problemidir. Bu makale, projeksiyon denklemi, P3P/AP3P, EPnP, yinelemeli optimizasyon, RANSAC, düzlemsel dejenerasyon ve PnP'nin Görsel SLAM, AR ve ölçme alanlarında nasıl kullanıldığına dair matematiksel açıklamalar ve uygulama kontrol listesiyle birlikte detaylı bir şekilde ele almaktadır.

Hidrolik Sistemler Temel Bilgileri — Pascal Prensibinden Robotlarda Kuvvet Kontrolüne

Küçük bir girdinin hidrolik ekskavatörün devasa kolunu nasıl hareket ettirebileceğini açıklayan bu makale, pompa, kontrol vanaları, silindir, hidrolik sıvı, sensörler ve kontrol ünitesini tek bir kapalı döngü olarak ele alarak, basınç/akış/verimlilik denklemlerini, inşaat ve tarım makinelerindeki güncel teknolojiyi, elektro-hidrolik dönüşümü ve güncel araştırmaları diyagramlarla birlikte inceliyor.

Fundamentals · 7 min okuma

İç Mekan Robotik Yol Haritası — Sensörlerden Hareket Kontrolüne

Algılama, konum belirleme, haritalama, planlama ve kontrolü birbirine bağlayın, ardından seçim yapın. a reading path for the system you want to build.

Öğrenme rehberi · 2 min okuma

LiDAR-SLAM Temel Bilgileri — Lazer Nokta Bulutlarından "Neredeyim"i Anlamak

Bir kamera, yansıyan ışık desenlerinden mesafeyi dolaylı olarak çıkarır; bir LiDAR ise mesafeyi doğrudan bir lazer darbesinin uçuş süresinden ölçer. LiDAR-SLAM, bu aktif mesafe ölçüm sensörünün döndürdüğü nokta bulutlarını kaydetmeye dayalı bir teknolojidir. Bu makale, tarama eşleştirmenin iki temel taşı olan ICP ve NDT'den, LOAM'ın özellik tasarımına, Döngü Kapatma ve Grafik SLAM'e ve nihayetinde dönüm noktası algoritmalarının soy ağacına (LeGO-LOAM, Cartographer, LIO-SAM, FAST-LIO2) kadar sistematik bir şekilde ilerlemektedir.

Fundamentals · 19 min okuma

VIO/LIO Temel Bilgileri — Kendi Kendini Konumlandırmak için IMU'yu Kamera veya LiDAR ile Birleştirme

Tek başına bir kamera veya tek başına bir LiDAR, belirli durumlarda yetersiz kalır. Bu sensörlerden birini bir IMU (ivmeölçer + jiroskop) ile birleştirmek bu zayıflığı giderir; VIO (Görsel-Ataletsel Odometri) ve LIO (LiDAR-Ataletsel Odometri) tam olarak bunu yapar. Bu makale, tek başına bir IMU'nun neden konum belirleyemediğinden yola çıkarak, iki tasarım felsefesini - Filtre tabanlı ve Optimizasyon tabanlı - ve ROVIO, OKVIS, VINS-Mono ve OpenVINS'ten LIO-SAM ve FAST-LIO2'ye kadar uzanan önemli algoritmaları ele almaktadır.

Fundamentals · 15 min okuma

Robotik temelleri September 7, 2026 Lab

Visual-SLAM Temel Bilgileri — Bir Kamera "Neredeyim?"i Nasıl Öğrenir?"

GPS ve harita olmadan bile bir robot, yalnızca kamera görüntülerinden kendi konumunu bulabilir ve çevresinin haritasını oluşturabilir. Özellik izlemeden epipolar geometriye, Görsel Odometri ve SLAM arasındaki farka, ORB-SLAM'den LSD-SLAM ve DSO'ya kadar dönüm noktası algoritmalarının soy ağacına ve Paket Ayarlamasına kadar, Görsel-SLAM'in aslında nasıl çalıştığına dair sistematik ve temelden bir inceleme.

Fundamentals · 16 min okuma

ROS 2'de haritalamadan navigasyona — minimal bir Jazzy ve Nav2 prosedürü

Haritalama, harita kaydetme, yeniden yükleme ve hedefi kontrol etmek için Jazzy simülasyonunu kullanın. navigation as separate steps.

Hands-on · 3 min okuma

Robotik temelleri September 7, 2026 Lab

Sensör füzyonunun başarısız olmasının nedenleri — zamanlama, kareler ve dışsal kalibrasyon

Zaman damgaları, koordinat sistemleri ve montaj yöntemleri aracılığıyla füzyon arızalarını teşhis edin. geometry and covariance.

Fundamentals · 4 min okuma

Robotik temelleri September 7, 2026 Lab

SLAM nasıl değerlendirilir — ATE, RPE, çalışma süresi ve hatalar

Mutlak ve göreceli hataları ayırt etmek için sentetik yörüngeleri kullanın, ardından define matching, alignment and failure reporting for an evaluation.

Robotik temelleri September 6, 2026

Sensör Füzyonuna Giriş — Birçok Sensörden Tek Bir Dünya Modeli Oluşturma

Bir kamera anlam konusunda güçlüdür, bir LiDAR geometri konusunda güçlüdür, bir IMU hareket konusunda güçlüdür ve her birinin kendi kör noktası vardır. Bunları birleştiren olasılıksal ve optimizasyon tabanlı matematikten (Kalman Filtreleri, Faktör Grafikleri) VIO (Kamera×IMU), LIO (LiDAR×IMU) ve BEV Fusion (Kamera×LiDAR) gibi somut eşleştirmelere kadar, Sensör Füzyonu'nun birden fazla sensörü tek bir dünya modeline nasıl dönüştürdüğüne dair sistematik bir inceleme.

Fundamentals · 14 min okuma

Bilgisayarlı görü September 4, 2026

Paket Ayarlaması Temel Bilgileri — Kamera Pozlarını ve 3B Noktaları Birlikte İyileştiren Doğrusal Olmayan En Küçük Kareler Yöntemi

Paket Ayarlaması, tüm gözlemler boyunca yeniden projeksiyon hatasını en aza indirmek için birçok kamera pozisyonunu ve 3B noktasını aynı anda hareket ettiren doğrusal olmayan bir en küçük kareler problemidir. Bu makale, Jacobian'ın neden seyrek olduğunu, Schur tamamlayıcısının büyük ölçekli problemleri neden çözülebilir kıldığını, Levenberg-Marquardt yönteminin rolünü, ölçüm özgürlüğünü ve Poz Grafiği optimizasyonu ve SfM ile olan ilişkisini denklemler ve diyagramlarla sistematik olarak ele almaktadır.

Fundamentals · 10 min okuma Bilgisayarlı görü September 4, 2026

Kamera Kalibrasyonu Temel Bilgileri — Objektif Bozulmasını ve İçsel Parametreleri Geri Kazanma

Kamera kalibrasyonu, piksel koordinatlarını 3 boyutlu uzaya eşlemek için gereken içsel parametreleri ve lens bozulmasını geri kazanma sürecidir. İğne deliği modeline yeniden bakmaktan, radyal ve teğetsel bozulma modellerine, Zhang'ın düzlemsel desen yöntemine, yeniden projeksiyon hatası optimizasyonuna ve kalibrasyon kayması durumunda Visual SLAM ve VO'da aşağı akışta nelerin bozulduğuna kadar, denklemler ve diyagramlarla sistematik bir inceleme.

Bilgisayarlı görü September 4, 2026

Homografi Temelleri — Düzlemsel İlişkileri Tek Bir 3x3 Matrisle Tanımlama

Homografi, aynı düzlemdeki noktaları veya tamamen dönen bir kameranın bakış açısını tek bir 3x3 izdüşümsel dönüşüm kullanarak birbirine bağlayan ilişkidir. Bu makale, DLT tabanlı tahmin, RANSAC ile sağlamlaştırma, döndürme, öteleme ve düzlem normaline ayrıştırma ve epipolar geometriye kıyasla ne zaman kullanılacağı konularını, görüntü birleştirme ve AR düzlem takibi gibi uygulamaları denklemler ve diyagramlarla birlikte ele almaktadır.

Fundamentals · 7 min okuma Bilgisayarlı görü September 4, 2026

Çoklu Görünümlü Stereo Temel Bilgiler — Seyrek Nokta Bulutunu Yoğun 3B Şekle Dönüştürme

Çoklu Görünüm Stereo (MVS), bilinen kamera pozisyonlarını kullanarak birçok görüntüden yoğun 3 boyutlu şekilleri geri kazanır. Bu makale, fotoğraf tutarlılığının temel prensibini, Düzlem Tarama ve Yama Tabanlı (PMVS) olmak üzere iki klasik yaklaşımı, MVSNet ile örneklendirilen derin öğrenme tabanlı yöntemleri ve derinlik haritası füzyonu yoluyla ağ oluşturmayı, stereo ve derinlik kameralarıyla olan ilişkisini denklemler ve diyagramlarla birlikte sistematik olarak ele almaktadır.

Fundamentals · 10 min okuma

Bilgisayarlı görü September 4, 2026

Hareketten Yapı Oluşturma Temel Bilgileri — Düzensiz Bir Fotoğraf Kümesinden 3B ve Kamera Konumlarını Birlikte Kurtarma

Hareketten Yapı Oluşturma (SfM), çekim sırası ve konumları bilinmeyen bir dizi fotoğraftan hem sahnenin 3 boyutlu yapısını hem de her kamera pozunu eş zamanlı olarak kurtarır. Bu makale, özellik eşleştirme, geometrik doğrulama, Artımlı ve Küresel SfM'nin iki yeniden yapılandırma stratejisi, üçgenleme, Paket Ayarlaması ile ilişkisi ve Görsel-SLAM'den farkı, COLMAP gibi mevcut uygulamalarla birlikte sistematik olarak ele almaktadır.

Fundamentals · 9 min okuma

Robotik temelleri September 4, 2026

Robot Kolu Kinematiğine Giriş — İleri Kinematik, Ters Kinematik ve Jacobian

İleri kinematik, eklem açılarından elin konumunu ve yönünü bulur; ters kinematik ters problemi çözer; ve Jacobian, "hız" aracılığıyla ikisi arasında köprü kurar. DH parametreleriyle koordinat dönüşümlerinin oluşturulmasından, analitik ters kinematik, sayısal ters kinematik (Sönümlü En Küçük Kareler), tekillikler ve gereksiz serbestlik derecelerine kadar, bir robot kolunun nasıl hareket ettiğini yöneten kinematiğin temelden, sistematik bir açıklaması.

Fundamentals · 12 min okuma

Robotik temelleri September 4, 2026

Kuvvet Kontrolü ve Empedans Kontrolü Temel Bilgileri — Dokunabilen Bir Robot İnşa Etmek

Bu makale, konum kontrollü bir robot kolunun sert bir cisme dokunduğu anda gerçekte ne olduğunu ve bunun montaj, parlatma ve insan teması gerektiren görevleri neden imkansız hale getirdiğini ele alarak, kuvvet ve yer değiştirmeyi sanal bir yay, sönümleyici ve kütle aracılığıyla birbirine bağlayan empedans kontrolü; bu nedenselliği tersine çeviren kabul kontrolü; ve konum ile kuvveti uzamsal yöne göre ayıran hibrit konum/kuvvet kontrolü konularını denklemler ve diyagramlar üzerinden inceliyor.

Fundamentals · 13 min okuma

Robotik temelleri September 4, 2026

Sürü Kontrolü (Çoklu Robot) Temel Bilgileri — Sürü Oluşturma, Formasyon ve Konsensus Sağlama

Sürü kontrolü, tek bir robotun çözemediği sorunları, birçok robota uygulanan "basit yerel kurallar" kullanarak çözer. Boid'lerle sürü oluşturmayı yeniden üretmekten, uzlaşma algoritmalarına ve lider-takipçi, sanal yapılar ve davranış tabanlı olmak üzere üç farklı formasyon kontrol yaklaşımına kadar, bu makale, merkezi ve merkezi olmayan mimariler arasındaki ayrımı temel alarak alanı sistematik bir şekilde düzenlemektedir.

Fundamentals · 11 min okuma

Davranış Planlamasına Giriş: Sonlu Durum Makineleri (FSM), Davranış Ağaçları ve POMDP'ler Otomatik Bir Aracın Sonraki Adımını Nasıl Seçer?

Davranış planlaması, belirsiz algıyı durma, takip etme, yol verme, birleşme ve şerit değiştirme kararlarına dönüştürür ve ardından yol planlamasını ve MPC'yi kısıtlar. Bu giriş niteliğindeki metin, FSM'leri, davranış ağaçlarını, POMDP'leri, mevcut ADAS'ı, güvenliği ve testleri birbirine bağlar.

Fundamentals · 11 min okuma

Davranış Planlamasına Giriş: Sonlu Durum Makineleri (FSM), Davranış Ağaçları ve POMDP'ler Otomatik Bir Aracın Sonraki Adımını Nasıl Seçer?

Fundamentals · 11 min okuma

İşgal Izgara Haritalama — LiDAR ve Kamera Verilerini Geçilebilirlik Verilerine Dönüştürme

Bir doluluk ızgarası, alanı hücrelere böler ve dolu, boş ve bilinmeyen alanı olasılıkla temsil eder. Bayes ve log-olasılık güncellemeleri, ters sensör modelleri, ışın izleme, dinamik bozunma, 3B voksel, SLAM, maliyet haritaları ve planlama konularını öğrenin.

SAE Sürüş Otomasyon Seviyeleri 0–5 — ADAS'ın Arkasındaki Sorumluluk Sınırı

SAE J3016, araç zekâsının bir puanı değildir. Dinamik sürüş görevini kimin gerçekleştirdiğini, izlemeyi ve 0-5 seviyelerinde geri dönüşü, ODD'yi, devralma gecikmesini, mevcut ADAS'ı, SOTIF'i, güvenlik ve emniyet değerlendirmesini öğrenin.

V2X Temel Bilgileri — Araçları, Yolları, Ağları ve İnsanları Güvenli Bir Şekilde Bağlamak

V2V, V2I, V2N ve V2P ne tür veri alışverişi yapar ve DSRC/ITS-G5 ile C-V2X arasındaki farklar nelerdir? Bu giriş niteliğindeki metin, gecikme süresi, teslimat güvenilirliği, işbirlikçi algılama, PKI, konum gizliliği, hataya dayanıklı tasarım ve tekrarlanabilir test konularını birbirine bağlar.

Fundamentals · 7 min okuma

Kontrol Mühendisliği Temel Bilgileri: Durum Gözlemcileri ve Doğrusal Kalman Filtresi

Sensör okumaları durumun kendisi değildir. Bu giriş niteliğindeki metin, gözlemlenebilirlik, Kalman tahmin/güncelleme denklemleri, kovaryans, sayısal örnekler, kontrol entegrasyonu, robot uygulaması ve hataya dayanıklı davranış konularını açıklamaktadır.

Kontrol Mühendisliği Temel Bilgileri: LQR — Açık Önceliklerden Gelen Durum Geri Bildirimi

LQR, durum uzayı modelinden ve ikinci dereceden bir maliyetten durum geri besleme kazançlarını türetir. Bu giriş niteliğindeki metin, Riccati denklemlerini, gözlemlenebilirliği, PID/MPC ödünleşmelerini, robot uygulamasını, sayısal sezgiyi ve güvenliği kapsamaktadır.

Kontrol Mühendisliği Temel Bilgileri: Model Tabanlı Öngörücü Kontrol — Kısıtlamalar İçinde Hareket Etme

Model tabanlı öngörücü kontrol, gelecekteki davranışı bir modelle tahmin eder, kısıtlanmış bir girdi dizisini optimize eder, yalnızca ilk hamlesini uygular ve işlemi tekrarlar. Bu giriş niteliğindeki metin, denklemleri, ayarlamayı, güvenliği, uygulamayı ve güncel örnekleri kapsamaktadır.

Fundamentals · 6 min okuma Kontrol mühendisliği September 3, 2026

Kontrol Mühendisliği Temel Bilgileri: Yol Planlaması — A, Dijkstra, RRT, RRT ve PRM

Yol planlaması en kısa çizgiyi çizmek değildir. Bu giriş niteliğindeki kılavuz, robotun kapladığı alanı, harita belirsizliğini, hesaplamayı, SLAM/Nav2 entegrasyonunu ve güvenliği dikkate alarak ızgara ve sürekli alan algoritmalarını karşılaştırmaktadır.

Fundamentals · 5 min okuma Kontrol mühendisliği September 3, 2026

Kontrol Mühendisliği Temel Bilgileri: PID Kontrolü — Üç Zaman Ölçeğinde Çalışma

PID, sadece üç kazançtan ibaret değildir. Bu giriş yazısı, PID'nin sezgisel yapısını ve denklemlerini örnekleme, doygunluk, aşırı yüklenmeyi önleme, ayarlama, güvenlik, ROS 2 ve gerçek uygulama kontrolleriyle ilişkilendirir.

Fundamentals · 6 min okuma

Bilgisayarlı görü September 3, 2026

Kontrol Mühendisliği Temel Bilgileri: Yörünge Oluşturma — Minimum Sarsıntı, Beşinci Dereceden Hareketler ve Yamuk Profiller

Bir yol nereye gidileceğini söyler; bir yörünge ise ne zaman ve hangi hız, ivme ve sarsıntıyla gidileceğini söyler. Bu giriş niteliğindeki kılavuz, minimum sarsıntı, beşinci dereceden, yamuk profiller, kısıtlamalar, güvenlik ve ROS 2 entegrasyonunu kapsamaktadır.

Fundamentals · 4 min okuma

Epipolar Geometri — İki Görüntüden Derinlik ve Kamera Hareketini Okuma

Epipolar geometri, aynı 3 boyutlu noktanın iki görüntüye nasıl yansıdığını sınırlayan teoridir. Bu makale, Temel Matris ve Esas Matris, 8 noktalı ve 5 noktalı algoritmalar, RANSAC, üçgenleme, epipolar geometri ve homografi arasındaki seçim, kalibrasyon, OpenCV/COLMAP uygulaması, hata koşulları ve son zamanlarda geliştirilen öğrenmeye dayalı tahmin yöntemlerini denklemler ve diyagramlarla sistematik olarak açıklamaktadır.

Fundamentals · 15 min okuma

Bilgisayarlı görü September 3, 2026

Özellik Algılama Temel Bilgileri

Özellik tespiti, bir görüntüde "tekrar bulabileceğiniz yerleri" seçer ve bunları eşleştirme için kullanır. Bu makale, köşeler, lekeler, DoG, FAST, ORB ve SIFT prensiplerini sağlamlık, değerlendirme, mevcut araçlar ve öğrenmeye dayalı yöntemlerle birleştirerek tutarlı bir tablo ortaya koymaktadır.

Fundamentals · 12 min okuma

Bilgisayarlı görü September 3, 2026

VO/VIO Temel Bilgileri — Kamera ve IMU'dan Hareket Tahmini İçin Pratik Bir Temel

Görsel Odometri (VO) ve Görsel-Ataletli Odometri (VIO), bir robotun veya kameranın göreceli hareketini bir dizi görüntü ve atalet ölçümünden tahmin eder. Bu makale, tek gözlü ölçek belirsizliği, IMU ön entegrasyonu, başlatma, filtreleme ve optimizasyon, VINS-Mono ve OpenVINS gibi uygulamalar, değerlendirme ölçütleri ve arıza koşulları konularını matematiksel açıklamalar ve diyagramlarla ele almaktadır.

Fundamentals · 15 min okuma

HD Haritalar — Otonom Sürüş için Şerit Seviyesinde Haritalar

HD harita, şeritleri, sınırları, işaretleri, yükseklikleri ve bağlantıları makine tarafından okunabilir veriler olarak temsil eder. Bu kılavuz, HD haritanın SLAM haritasından nasıl farklı olduğunu, yerelleştirmenin nasıl çalıştığını ve güncelliğin ve belirsizliğin neden önemli olduğunu açıklamaktadır.

İşgal Izgara Haritalama — LiDAR ve Kamera Verilerini Geçilebilirlik Verilerine Dönüştürme

Robotik temelleri September 3, 2026

ArduPilot Temel Bilgileri — Otopilot için Durum Tahmini, Kontrol ve Görev Tasarımı

ArduPilot, bir aracın sensör füzyonunu, tutum/konum kontrolünü, navigasyon görevlerini ve arıza emniyet sistemlerini uygulayan açık kaynaklı bir otopilottur. Bu makale, Copter, Plane ve Rover arasındaki farkları, ayrıca EKF, PID, MAVLink, SITL ve gerçek araç güvenlik testlerini diyagramlarla birlikte ele almaktadır.

Robotik temelleri September 3, 2026

Robotun Hareketini İzlemek için Tekerlekleri, IMU'yu ve GNSS'yi Entegre Etme Rehberi

Ölü hesaplama, tekerlek dönüşü, IMU okumaları ve hız sensörlerini entegre ederek bir robotun pozisyonunu ve konumunu güncellemenin temel tekniğidir. Bu makale, diferansiyel tahrik kinematiği, biriken hata, EKF tabanlı düzeltme ve iç mekan taşıma robotlarında ve otonom sürüşte uygulamaları denklemler ve diyagramlarla ele almaktadır.

Robotik temelleri September 3, 2026

ROS 2 Temel Bilgileri — Robot Kontrolünü Düğümler, Konular ve DDS'ler Arasında Güvenli Bir Şekilde Dağıtma

ROS 2, algılama, planlama ve kontrolü ayrı süreçlere bölen ve bunları DDS iletişimi aracılığıyla birbirine bağlayan bir robotik ara yazılımıdır. Bu makale, düğümler, konular, hizmetler, eylemler, QoS, TF2, yaşam döngüsü, uygulama ve hata ayıklamanın yanı sıra ROS 1'den farklılıkları ve gerçek dünya operasyonel uyarılarını diyagramlarla birlikte ele almaktadır.