Anasayfa›Yazılım Geliştirme›Python
Yazılım Geliştirme Python

PYTHON İLE MOBİL ROBOTLAR İÇİN ROS EĞİTİMİ

Python ile mobil robot yazılımı geliştirin

ROS 2, rclpy, Gazebo, TF2, Nav2 ve SLAM ile sensör okuyan, haritalayan ve otonom gezinen mobil robot yazılımı geliştirin

ROS 2 ve rclpy ile node, topic ve servis geliştirme, URDF ve Gazebo simülasyonu, TF2, SLAM Toolbox ile haritalama ve Nav2 ile otonom navigasyon mobil robot üzerinde uygulamalı anlatılır.

3 gün İleri Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

ROS 2 tabanlı mobil robot yazılım mimarisi

Python ile mobil robot yazılımını ROS 2 üzerinde öğretir. Node, topic, servis ve action mimarisi, rclpy ile yayıncı/abone yazımı, launch dosyaları, URDF/Xacro ile robot modeli, Gazebo simülasyonu, TF2 koordinat çerçeveleri, diferansiyel sürüş, LiDAR/kamera/IMU verisi, SLAM Toolbox ile haritalama, Nav2 ile otonom navigasyon, davranış ağaçları ve gerçek robota aktarım uygulamalı işlenir.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; 1. gün ROS 2 Mimarisi ve rclpy, 2. gün Robot Modeli ve Simülasyon, 3. gün SLAM ve Otonom Navigasyon konularına ayrılmıştır.

Seviye

İleri Seviye — ROS 2 ile Python (rclpy) kullanarak mobil robot yazılımı, navigasyon, sensörler ve simülasyon

Öğrenme Metodu

Tüm uygulamalar Ubuntu üzerinde ROS 2 ve Gazebo ile yürütülür; her gün simülasyonda çalışan TurtleBot3 benzeri bir mobil robot genişletilir.

Neden Bu Eğitim?

🤖Robot Yazılımı

Gerçek robotta kullanılan ROS 2 mimarisiyle çalışırsınız.

🗺️SLAM ve Navigasyon

Robotun haritalayıp hedefe otonom gitmesini sağlarsınız.

🧪Simülasyonla Güvenli Test

Gazebo ile donanıma geçmeden algoritmaları doğrularsınız.

Anahtar Konular

ROS 2 pythonrclpymobil robotros eğitiminav2slam toolboxgazebo simülasyonrobotik yazılımotonom robotURDF
“Robot, yazılımınızın fiziksel dünyadaki sınavıdır.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
Python

Python sınıf ve fonksiyon yazımı bilinmelidir.

2
Linux

Ubuntu terminal kullanımı ve paket yönetimi gerekir.

3
Robotik Temeli

Sensör, motor ve koordinat dönüşümü kavramlarına aşinalık faydalıdır.

4
Donanım

Ubuntu 22.04, ROS 2 Humble ve en az 8 GB RAM önerilir.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı ile ROS 2 kavramlarını Python ile uygular.
Modül 1
ROS 2 Kurulumu ve Çalışma Alanı
  • Humble kurulumu ve ortam kaynağı
  • colcon workspace ve paket yapısı
  • ros2 pkg create (ament_python)
  • setup.py entry_points
  • ros2 CLI: node, topic, service
  • rqt ve rqt_graph
Modül 2
Topic: Yayıncı ve Abone
  • rclpy.init ve Node sınıfı
  • create_publisher, create_subscription
  • mesaj tipleri: geometry_msgs/Twist, sensor_msgs
  • QoS profilleri (reliability, durability)
  • timer ve callback
  • özel mesaj tanımı
Modül 3
Servis ve Action
  • servis sunucu ve istemci
  • asenkron servis çağrısı
  • action sunucu/istemci ve geri bildirim
  • iptal ve sonuç
  • parametreler ve dinamik yeniden yapılandırma
  • ne zaman topic, servis, action
Modül 4
Launch ve Yapılandırma
  • Python launch dosyaları
  • argüman ve koşullu düğümler
  • YAML parametre dosyaları
  • namespace ve remapping
  • lifecycle node tanıtımı
  • rosbag2 ile kayıt ve oynatma
Günün hedefiKatılımcı ile robot modelini tanımlar, simüle eder ve sensör verisini işler.
Modül 1
URDF ve Xacro
  • link ve joint tanımı
  • görsel, çarpışma, atalet
  • diferansiyel sürüşlü robot modeli
  • Xacro makroları
  • robot_state_publisher
  • RViz2 ile görüntüleme
Modül 2
Gazebo Simülasyonu
  • world dosyaları
  • gazebo_ros eklentileri
  • diff_drive plugin ve odometri
  • LiDAR, kamera, IMU sensörleri
  • ros_gz köprüsü
  • simülasyon zamanı (use_sim_time)
Modül 3
TF2 Koordinat Çerçeveleri
  • map, odom, base_link zinciri
  • static ve dynamic transform
  • tf2_ros Buffer ve Listener
  • Python ile dönüşüm uygulama
  • REP-105 kuralları
  • tf ağacı hata ayıklama
Modül 4
Sensör İşleme
  • LaserScan işleme ve engel algılama
  • kamera görüntüsü ve cv_bridge
  • IMU ve odometri füzyonu
  • robot_localization (EKF)
  • basit engelden kaçınma düğümü
  • PID ile hız/yön kontrolü
Günün hedefiKatılımcı ile haritalama, konumlandırma ve otonom navigasyon uygular.
Modül 1
SLAM
  • SLAM kavramı ve harita türleri
  • slam_toolbox ile online haritalama
  • harita kaydetme (map_saver)
  • döngü kapatma
  • SLAM parametre ayarı
  • Gazebo ortamında haritalama
Modül 2
Nav2
  • Nav2 mimarisi ve davranış ağacı
  • AMCL ile konumlandırma
  • costmap2D: global ve local
  • planner (NavFn, Smac) ve controller (DWB, MPPI)
  • hedef gönderme (NavigateToPose) Python
  • recovery davranışları
Modül 3
Davranış ve Görev
  • py_trees / BehaviorTree.CPP giriş
  • çok noktalı devriye görevi
  • waypoint takibi (FollowWaypoints)
  • durum makinesi (SMACH/FlexBE) tanıtımı
  • şarj istasyonuna dönüş senaryosu
  • hata durumunda toparlama
Modül 4
Gerçek Robota Aktarım
  • motor sürücü ve mikrodenetleyici (micro-ROS)
  • ros2_control tanıtımı
  • RPLidar ve kamera sürücüleri
  • ağ yapılandırması (DDS, ROS_DOMAIN_ID)
  • güvenlik: acil durdurma
  • kapanış projesi: otonom devriye robotu

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
ROS 2 Mimarisi

Node, topic, servis ve action yapılarını doğru seçebilirsiniz.

✅
rclpy

Python ile yayıncı, abone ve servis düğümleri yazabilirsiniz.

✅
Robot Modeli

URDF/Xacro ile diferansiyel sürüş robotu tanımlayabilirsiniz.

✅
Simülasyon

Gazebo'da sensörlü robotu çalıştırabilirsiniz.

✅
TF2

Koordinat çerçeveleri arasında dönüşüm yönetebilirsiniz.

✅
SLAM

slam_toolbox ile ortam haritası çıkarabilirsiniz.

✅
Nav2

Nav2 ile hedefe otonom navigasyon sağlayabilirsiniz.

✅
Gerçek Robot

Simülasyondaki yazılımı gerçek robota aktarma adımlarını planlayabilirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

  • Python bilen robotik mühendisleri
  • mekatronik ve elektronik öğrencileri
  • akademisyenler
  • otonom robot projeleri geliştiren ekipler

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
Python bilen robotik, mekatronik ve elektronik mühendisleri ile otonom robot geliştiren akademisyenler için uygundur.
ROS 1 mi ROS 2 mi?
Eğitim ROS 2 (Humble) üzerinedir; ROS 1'e göre temel farklar kısaca belirtilir.
Gerçek robot gerekli mi?
Hayır, tüm uygulamalar Gazebo simülasyonunda yapılır; gerçek robota aktarım adımları anlatılır.
Hangi işletim sistemi gerekir?
Ubuntu 22.04 önerilir; sanal makine veya çift önyükleme kullanılabilir.
Sertifika verilir mi?
Katılımcılara Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika d Digital Vizyon AKADEMİ KATILIM SERTİFİKASI Bu sertifika [Katılımcı Adı Soyadı] adlı katılımcının aşağıdaki eğitim programını başarıyla tamamladığını belgeler. Python ile Mobil Robotlar için ROS Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 27.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre3 gün
Seviyeİleri Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
AlanYazılım Geliştirme
KonuPython
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
Bilgi için:
+90 (501) 369 40 14
[email protected]
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

PythonAnalyzing Data Using Python: Data Analytics Using Pandas Eğitimi
Yazılım Geliştirme Eğitimleri

Analyzing Data Using Python: Data Analytics Using Pandas Eğitimi

2 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

pandas ile groupby, pivot, hipotez testi, A/B test, RFM, kohort, zaman serisi ve raporlama. Uygulamalı veri analitiği eğitimi Digital Vizyon Akademi'de.

Detayları Gör →
PythonAnalyzing Data Using Python: Filtering Data in Pandas Eğitimi
Yazılım Geliştirme Eğitimleri

Analyzing Data Using Python: Filtering Data in Pandas Eğitimi

2 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Pandas ile veri filtreleme eğitimi: loc/iloc, boolean maske, query, regex ve tarih filtreleri. Analiz için uygulamalı, Jupyter tabanlı kurs.

Detayları Gör →
PythonAnalyzing Data Using Python: Importing, Exporting, & Analyzing Data With Pandas Eğitimi
Yazılım Geliştirme Eğitimleri

Analyzing Data Using Python: Importing, Exporting, & Analyzing Data With Pandas Eğitimi

2 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Pandas ile CSV, Excel, JSON ve SQL verisini içe aktarma, temizleme, groupby ile analiz etme ve to_csv, to_excel, to_parquet ile dışa aktarma eğitimi.

Detayları Gör →
PythonAPI and API Design with Python Eğitimi
Yazılım Geliştirme Eğitimleri

API and API Design with Python Eğitimi

2 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Python ile API ve API tasarımı eğitimi: REST ilkeleri, FastAPI, Flask, Pydantic, JWT, OAuth 2.0, OpenAPI sözleşmesi ve pytest ile uçtan uca API geliştirme.

Detayları Gör →
PythonAutomation Testing for Python Eğitimi
Yazılım Geliştirme Eğitimleri

Automation Testing for Python Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Python test otomasyonu eğitimi: pytest, unittest.mock, Selenium, Playwright, API testi, Page Object Model, coverage ve GitHub Actions ile CI hattı kurulumu.

Detayları Gör →
+90 (501) 369 40 14 WhatsApp [email protected] LinkedIn