• Kolay Öğrenilebilirlik ve Okunabilirlik: Python'ın temiz ve anlaşılır sözdizimi, hem yeni başlayanlar hem de deneyimli geliştiriciler için robotik projelerine hızlıca adapte olmayı sağlar. Bu, karmaşık algoritmaların ve kontrol mantığının daha az hata ile yazılmasını mümkün kılar.
• Zengin Kütüphane ve Çerçeve Ekosistemi: Robotik, görüntü işleme, yapay zeka, veri analizi ve seri iletişim gibi alanlarda binlerce hazır kütüphane bulunmaktadır. Bu kütüphaneler, geliştirme sürecini hızlandırır ve 'tekerleği yeniden icat etme' gereksinimini ortadan kaldırır. Örnek olarak, OpenCV görüntü işleme için, NumPy ve SciPy bilimsel hesaplamalar için, ve Robot İşletim Sistemi (ROS) ile etkileşim için rospy kütüphanesi kritik öneme sahiptir.
• Çoklu Platform Desteği: Python, Windows, Linux (Raspberry Pi gibi gömülü sistemler dahil), macOS gibi farklı işletim sistemlerinde çalışabilir. Bu, geliştirilen kodun farklı donanım platformlarına kolayca taşınabilmesini sağlar.
• Hızlı Prototipleme: Yorumlayıcı bir dil olması sayesinde, kod değişiklikleri anında test edilebilir. Bu özellik, robotik gibi deneysel ve iteratif geliştirme gerektiren alanlarda büyük avantaj sağlar.

import RPi.GPIO as GPIO
import time

# GPIO modunu ayarla
GPIO.setmode(GPIO.BCM)

# Motor pinlerini tanımla
MOTOR_PIN1 = 17 # Motorun ilk pini
MOTOR_PIN2 = 18 # Motorun ikinci pini
ENABLE_PIN = 27 # PWM için enable pini

GPIO.setup(MOTOR_PIN1, GPIO.OUT)
GPIO.setup(MOTOR_PIN2, GPIO.OUT)
GPIO.setup(ENABLE_PIN, GPIO.OUT)

pwm = GPIO.PWM(ENABLE_PIN, 100) # PWM frekansı 100 Hz
pwm.start(0) # Başlangıçta motor durdurulmuş

def set_motor_speed(speed):
    # Hız değerini %0-100 aralığında ayarla
    if speed > 0:
        GPIO.output(MOTOR_PIN1, GPIO.HIGH)
        GPIO.output(MOTOR_PIN2, GPIO.LOW)
    elif speed < 0:
        GPIO.output(MOTOR_PIN1, GPIO.LOW)
        GPIO.output(MOTOR_PIN2, GPIO.HIGH)
    else:
        GPIO.output(MOTOR_PIN1, GPIO.LOW)
        GPIO.output(MOTOR_PIN2, GPIO.LOW)
    pwm.ChangeDutyCycle(abs(speed))

try:
    print("Motor ileri %50 hızda...")
    set_motor_speed(50)
    time.sleep(3)

    print("Motor duruyor...")
    set_motor_speed(0)
    time.sleep(1)

    print("Motor geri %75 hızda...")
    set_motor_speed(-75)
    time.sleep(3)

    print("Motor duruyor...")
    set_motor_speed(0)

except KeyboardInterrupt:
    pass
finally:
    pwm.stop()
    GPIO.cleanup()
    print("GPIO temizlendi.")

import RPi.GPIO as GPIO
import time

GPIO.setmode(GPIO.BCM)

TRIG = 23 # Tetik pini
ECHO = 24 # Yankı pini

GPIO.setup(TRIG, GPIO.OUT)
GPIO.setup(ECHO, GPIO.IN)

def get_distance():
    GPIO.output(TRIG, False)
    time.sleep(0.000002)
    GPIO.output(TRIG, True)
    time.sleep(0.00001)
    GPIO.output(TRIG, False)

    pulse_start = time.time()
    pulse_end = time.time()

    while GPIO.input(ECHO) == 0:
        pulse_start = time.time()

    while GPIO.input(ECHO) == 1:
        pulse_end = time.time()

    pulse_duration = pulse_end - pulse_start
    distance = pulse_duration * 17150 # Ses hızı (cm/s) / 2
    distance = round(distance, 2)
    return distance

try:
    while True:
        dist = get_distance()
        print(f"Mesafe: {dist} cm")
        time.sleep(1)

except KeyboardInterrupt:
    GPIO.cleanup()
    print("GPIO temizlendi.")

Robot İşletim Sistemi (ROS), robot yazılımı geliştirme için esnek bir çerçeve sağlayan bir meta-işletim sistemidir. ROS, donanım soyutlama, cihaz sürücüleri, kütüphaneler, görselleştirme araçları, mesaj geçişi ve paket yönetimi gibi hizmetler sunar.

Genişletmek için tıkla ...

import rospy
from std_msgs.msg import String

def talker():
    pub = rospy.Publisher('chatter', String, queue_size=10)
    rospy.init_node('talker', anonymous=True)
    rate = rospy.Rate(1) # 1 Hz
    while not rospy.is_shutdown():
        hello_str = "Merhaba, ben ROS'tan yayın yapıyorum! %s" % rospy.get_time()
        rospy.loginfo(hello_str)
        pub.publish(hello_str)
        rate.sleep()

if __name__ == '__main__':
    try:
        talker()
    except rospy.ROSInterruptException:
        pass

• Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi: Python'ın Scikit-learn, TensorFlow ve PyTorch gibi güçlü AI/ML kütüphaneleri sayesinde robotlar, öğrenme yetenekleri kazanabilir. Pekiştirmeli öğrenme, robotların karmaşık görevleri deneme-yanılma yoluyla öğrenmesini sağlarken, derin öğrenme nesne tanıma, görüntü segmentasyonu ve doğal dil işleme gibi konularda robotik vizyonu geliştirir.
• Robot Simülasyonu: Gerçek robotlar üzerinde test yapmadan önce algoritmaları sanal ortamda denemek kritik öneme sahiptir. Gazebo, PyBullet ve CoppeliaSim (V-REP) gibi simülasyon araçları Python API'leri ile entegre edilebilir. Bu, kodun güvenliğini ve performansını optimize etmeye yardımcı olur.
• Web ve Mobil Arayüzler: Robotları bir web tarayıcısı veya mobil uygulama üzerinden kontrol etmek için Python tabanlı web çerçeveleri (Flask, Django) kullanılabilir. Bu, robotların uzaktan izlenmesi ve kontrolü için kullanıcı dostu arayüzler sağlar.
• Gerçek Zamanlı İşletim Sistemleri (RTOS): Bazı robotik uygulamalar, kritik zamanlamalar gerektiren durumlar için gerçek zamanlı işletim sistemleri (örn. RT-Linux, FreeRTOS) ile entegrasyonu zorunlu kılar. Python'ın bu ortamlardaki rolü genellikle yüksek seviye kontrol ve veri analizi ile sınırlı kalsa da, alt seviye C/C++ kodlarına arayüz sağlamada kullanılabilir.

• Modüler Tasarım: Her sensör, aktüatör veya fonksiyon için ayrı modüller/sınıflar oluşturun. Bu, kodun yeniden kullanılabilirliğini artırır ve bakımı kolaylaştırır.
• Hata Yönetimi ve İstisnalar: Donanım hataları, iletişim sorunları veya beklenmedik durumlar için uygun hata yakalama mekanizmaları (`try-except` blokları) kullanın.
• Günlükleme (Logging): Robotun durumu, sensör değerleri ve karar verme süreçleri hakkında bilgi kaydetmek, hata ayıklama ve performans analizi için hayati öneme sahiptir.
• Versiyon Kontrolü: Git gibi versiyon kontrol sistemleri, ekip çalışmasında ve kod değişikliklerinin takibinde vazgeçilmezdir.

"Robotların geleceği, sadece mekanik ve elektronik mühendisliğinde değil, aynı zamanda yazılım mühendisliği ve yapay zeka alanındaki ilerlemelerde de yatmaktadır." - Anonim Robotik Mühendisi

Genişletmek için tıkla ...

• Robotis Dökümantasyonları ve Örnekleri
• SparkFun Robotik Kaynakları
• GitHub'da Python ile Robotik Projeler