Physical AI Arena · Hisar School

Üç dünya, tek beyin

Robotun "beyni" dizüstü bilgisayarda çalışır. Aynı kod önce hızlı bir simülasyonda denenir, sonra 3D dijital ikizde, en sonunda gerçek robotta. Simülasyonda öğrenileni gerçeğe taşımaya sim-to-real diyoruz ve bu dersin kalbi bu.

1. Hızlı simülasyon

Python ve Gymnasium

Bu sayfadaki arenanın aynısı. Saniyede binlerce adım atar, böylece robot bir ders saatinde binlerce kez deneyip öğrenebilir.

2. Dijital ikiz

ROS 2 ve Gazebo

Gerçek fizik ve 3D görüntüyle aynı arena. Endüstride robotlar tam olarak böyle test ediliyor.

3. Gerçek dünya

Pi 4 ve Pico robotlar

Fab lab'da kendi yaptığımız dört robot. İkisinin beyni Raspberry Pi 4, ikisininki Pico 2 W; hepsi aynı komutları anlıyor.

Simülasyon: son denemeler, üç yönden

Aynı eğitilmiş politika iki ayrı simülatörde robotu sürüyor: hızlı Python dünyası ve ROS 2 ile Gazebo ikizi. Gazebo denemesini aynı anda üstten, önden ve yandan kaydettik. Tüm videolar pencere açılmadan alındı ve yaklaşık 6 saniye sürüyor.

Gazebo: son deneme (üst, ön, yan)

Üstten. Mavi kutu sabit engel; kırmızı silindirler iki hareketli engel ve bir sabit silindir; açık renkli kutu robot.

Önden. Arenanın güney tarafından, hafif yukarıdan bakış.

Yandan. Arenanın doğu tarafından bakış.

Sitedeki "Öğrenmiş" politika (ppo-500k-f3) ROS 2 konularıyla (/tof_*/range, /cmd_vel) robotu sürüyor. Üç video aynı denemenin kayıtları; içeriğine bakılarak seçilmedi. Gazebo'da hareketli engeller henüz sekerek giden toplar; Pico robot benzeri engeller yalnızca Python simülatöründe var.

Python simülatörü

Gerçek Pico benzeri engellerle. Hareketli engeller, firmware'deki rastgele dolaşmayı yapan 4,8 cm yarıçaplı mikro simüle Pico robotlar. Model: Pico engelleriyle ve rastgele bozukluklarla eğitilmiş PPO. 40 başlangıç arasından çarpmadan biten ve engele en çok yaklaşan bölüm seçildi; yani bu bir ortalama değil, seçilmiş bir an.Ekran görüntüsü

Sekerek giden toplarla (ilk senaryo). PPO, 3 kare hafıza. Turuncu daire robot, yeşil koniler ToF sensörleri, kırmızı daireler hareketli engeller. Bu da seçilmiş bir an.Ekran görüntüsü

Tüm simülasyon, üç yönden (robot doğma noktasında)

Robot yakın çekim: simülasyondaki hâli

Robot, önden yakın çekim — Önden (3 mavi ToF sensörü)

Robot, önden çapraz yakın çekim — Önden çapraz

Simülasyondaki robot tek bir gövde kutusu ve iki tekerlekten oluşur; gerçek robotun yerleşimi için aşağıdaki Teknik çizimler bölümüne bak. Görüntüler tools/capture_gazebo/run.sh ve pai_gym/record.py ile üretilir.

Mimari: beyin nasıl çalışıyor?

Robotun beyni, her adımda üç şeyi tekrarlayan küçük bir döngü: sensörleri oku, bir eylem seç, tekerlekleri sür. Aynı döngü üç dünyada da çalışır; yalnızca sensörlerin ve tekerleklerin ardındaki "dünya" değişir.

Veri nereden nereye gidiyor?

Eğittrain.py PPO ile sinir ağını eğitir, modeli models/ altına kaydeder.
Ölçevaluate.py her modeli ve kuralları aynı 100 bölümde sınar; sonuç experiments.json'a yazılır.
Aktar--export ile ağın ağırlıkları policy_latest.json'a çevrilir. Tarayıcı ağı kendi içinde çalıştırır.
Yazlog_finding.py bulguları, export_site_config.py sensör düzenlerini (robot.json) üretir.
Yayınlapublish.sh yalnızca docs/ klasörünü GitHub Pages'e gönderir. Sayfa bu JSON dosyalarını okuyup kendini çizer.

Sayfanın kodu değişmeden yalnızca veri güncellendiği için her yeni deney sitede kendiliğinden görünür.

Simülatörün sözleşmesi

Gözlem: Her sensörün mesafesi, 1,5 m'ye bölünüp 0-1 arasına sıkıştırılır. Hafıza açıksa (frames) son birkaç adımın okuması arka arkaya eklenir. 3 sensör ve 3 kare, 9 sayı eder.
Eylem: 5 ayrık hareket: ileri (0,20 m/s), sol-ileri ve sağ-ileri (0,12 m/s ve ±1,5 rad/s), yerinde sola ve sağa dön (±2,5 rad/s).
Ödül: İleri gittikçe artı. Yerinde dönmek küçük ceza. Engele 10 cm'den fazla yaklaşmak ceza, çarpmak büyük ceza (−10) ve bölüm biter.
Sensör: 27° görüş konisi, 0,04-4 m, her konide 5 ışın ve 1 cm gürültü. İki düzen var: front3 ve side5 (iki yan sensör daha).
Zaman: Adım 0,05 sn, bir bölüm en çok 1000 adım (50 sn). Arenada 2 sabit, 2 hareketli engel var.
Eğitim: Stable-Baselines3 PPO, 8 paralel ortam, işlemcide. Ağ küçük bir çok katmanlı algılayıcı (MLP).

Gerçek robota giden ortak dil

Robotun üç dünyada aynı kodla çalışması için hepsi aynı ROS 2 konularını konuşur (SI birimleriyle):

/cmd_vel            Twist    beyin -> robot
/tof_left/range     Range    robot -> beyin
/tof_center/range   Range    robot -> beyin
/tof_right/range    Range    robot -> beyin
/imu  /odom         Imu, Odometry

Gazebo ikizi bu konuları ROS 2 Jazzy ile yayınlar. Gerçek robotlarda Raspberry Pi 4 doğrudan ROS 2 çalıştırır, Pico 2 W ise MicroPython ve Wi-Fi (UDP) ile konuşur.

İki tür gerçek robot

Gerçek arenada iki ayrı rolde robot olacak. İkisi de aynı ROS 2 konularını konuşur, fark beynin nerede çalıştığında ve robotun ne yaptığında.

Küçük robotlar: rastgele hareket

Kart: Raspberry Pi Pico 2 W (MicroPython, Wi-Fi)
Görev: Rastgele dolaşmak. Öğrenmezler; arenada hareketli engel gibi davranırlar.
Simülasyondaki karşılığı: Hareketli engeller
Beyin: Yok. Komutu laptoptan ya da ana sunucudan UDP ile alır, sensör verisini geri yollar.

Büyük robotlar: görev çözen

Kart: Raspberry Pi 4 (ROS 2 Jazzy)
Görev: Öğrencilerin verdiği görevi çözmek: engellerden kaçmak, hedefe gitmek.
Simülasyondaki karşılığı: Eğitilen PPO robotu
Beyin: Eğitilmiş politika robotun üzerinde, Pi 4'te çalışır. Eğitimi ve robotları laptop ya da ana sunucu yönetir ve izler.

Ana bilgisayar (laptop ya da ana sunucu) üç iş yapar: PPO eğitimini çalıştırır, yeni politikayı Pi 4'lere gönderir, tüm robotları izleyip kontrol eder. Geliştirme sırasında kolay olduğu için politika geçici olarak laptopta da çalıştırılabilir.

Bu bir plan; iki tür robot da henüz kurulmadı. Küçük robotların gerçek hareketli engellerin yerini alması, sim-gerçek farkını ölçmemizi sağlayacak.

Katman katman olgunluk (1-5)

1: yalnızca fikir ya da plan. 3: kodlanmış ve simülasyonda ya da sahte robotla test edilmiş. 4: gerçek bir yazılım ortamında (ROS 2 / Gazebo) uçtan uca denenmiş. 5: gerçek donanımda doğrulanmış. Hiçbir şeyi gerçek robotta denemedik, bu yüzden hiçbir katman 4'ün üstüne çıkmadı ve gerçek dünya katmanları hâlâ 1-3. Plan ile uygulama ayrı satırlarda: plan 3, uygulama 1.

Katman	Sürüm 1	Şimdi (7 Ekim)	Ne var, ne eksik
Gymnasium simülatörü	4	4	2B dünya, iki sensör düzeni, senaryo dosyaları (`pico2`: gerçek boyutlu Pico engeller), gerçeğe benzetme bozuklukları, 18 birim testi.
Eğitim ve ölçüm hattı	4	4	12 deney aynı 100 bölümde ölçüldü; bozukluklarla eğitim denendi.
Site ve yayın hattı	4	4	Sayfa yalnızca veriyle çalışıyor, yayın otomatik. Yapım rehberi de aynı yöntemle (`build.json`) çalışıyor.
Gazebo dijital ikizi	3	4	Başsız Gazebo'da denendi: düz gitme %1-2, dönme %1-3 içinde uyuşuyor; ToF Python'dan tutarlı biçimde 1,6-2,2 cm kısa okuyor (nedeni incelenmedi).
Ortak Python arayüzü	1	4	SimRobot, UdpRobot (sahte Pico) ve RosRobot (başsız Gazebo, `tests/ros_integration.py`) test edildi. Gerçek robotta denenmedi.
Ana bilgisayar kontrolü	1	3	`host/fleet.py`: durum, rastgele mod, durdurma sahte Pico ile denendi. `scp` ve `ssh` adımları denenmedi.
Küçük robot (Pico 2 W)	1	2	`firmware/pico2w/`: rastgele ve uzaktan mod yazıldı, protokol sahte Pico ile test edildi. ToF kodu gerçek kütüphaneye (`vl53l1x_pico`) göre yazıldı, sahte modüllerle test edildi. Gerçek kartta ve sensörle denenmedi.
Büyük robot (Pi 4)	1	3	Sürücü düğümü ROS 2'de sahte donanımla, `tof.py` sahte sensörlerle, `run_policy.py` Gazebo'da denendi. Gerçek Pi'de denenmedi, pinler boş.
Fiziksel yapım planı	–	3	Parçalar, adımlar, açık kararlar ve arena etiketleri yazıldı (Yapım rehberi). Hiçbiri gerçek donanımda doğrulanmadı.
Fiziksel yapım ilerlemesi	–	1	Fiziksel adımlardan hiçbiri henüz yapılmadı.
Sanal tasarım (3B, çizim, lazer, BOM, kablolama)	–	3	Tek kaynaktan (`design/design.py`) üretilir; çakışma, delik payı ve ölçü tutarlılığı testle denenir. Yıldızlı parça ölçüleri varsayım, gerçek parçalarla doğrulanmadı.
PCB (Pico taşıyıcı kartı)	–	4	KiCad 7'de şema, yerleşim ve yönlendirme yapıldı; KiCad'in kendi okuyucusu ağları doğruladı, DRC'de bağlantı eksiği yok, Gerber üretildi. Frezelenmedi; modül pin sıraları gerçek modüllerle doğrulanmadı; GUI'de ERC çalıştırılmadı.
Kalibrasyon hattı	–	3	`tools/calibrate.py`: ölçüm CSV'lerinden simülasyon ve firmware ayarları. Bilinen değerli sentetik ölçümle test edildi; gerçek ölçüm henüz yok.
Sim-gerçek aktarımı	1	2	Benzetme araçları, referans değerler ve kalibrasyon hattı hazır. Hiçbir model gerçek robotta denenmedi.
Sensör düzeni uyumu	2	2	`side5` yalnızca simülasyonda. Pico pin planında yalnızca üç ToF için yer var.

Puanlar bu projenin kendi değerlendirmesi; ölçüm değil, yorum.

Şu anki durum

Python / Gymnasium simülatörü ve PPO eğitimi
Gazebo arenası, robot modeli ve hareketli engeller
Deney, bulgu ve sensör düzeni kayıtları ve bu sayfaya otomatik yayın
Üç dünya için ortak Python arayüzü (SimRobot, RosRobot, UdpRobot), Gazebo'ya karşı test edildi
Senaryo dosyaları, gerçek Pico benzeri engeller ve gerçeğe benzetme bozuklukları
Fiziksel yapım: arena, iki tür robot ve ağ (Yapım rehberi)
Büyük robotlar için Pi 4 sürücüsü, küçük rastgele robotlar için Pico 2 W yazılımı (MicroPython, UDP)
Pico robot kartı (fab lab'da frezelenecek) ve senaryo sistemi

Henüz hiçbir model gerçek robotta denenmedi; bu sayfadaki tüm sonuçlar simülasyondan geliyor. Beş sensörlü düzen şimdilik yalnızca simülasyonda var: Pico'nun mevcut pin planında yalnızca üç ToF sensörü için kapı var.

Deneyler

Eğittiğimiz her modeli aynı 100 test bölümünde ölçüyoruz: önce sadece sabit engellerle, sonra hareketli engellerle. Bir bölüm, robot çarparsa ya da 50 saniye dolarsa biter. Yeni bir deney yapıldığında bu bölüm kendiliğinden güncellenir.

Deney sonuçları yükleniyor.

Bulgular

Deneylerden çıkan sonuçlar, kararlar ve donanım notları. Robotu neden bu şekilde tasarladığımızın günlüğü.

Bulgular yükleniyor.

Robotu tanı

Simülasyondaki robotla gerçek robot aynı ölçülere sahip. Bir milimetrelik fark bile, simülasyonda öğrenilen davranışın gerçekte bozulmasına yol açabilir.

Tekerlek: Büyük robot (Pi 4): 43 mm çap, tekerlekler arası 115 mm. Mikro robot (Pico): 22 mm çap, tekerlekler arası 65 mm
Sürüş: Diferansiyel: iki motor, arkada bilyeli sarhoş teker
Motor: N20 enkoderli, 6 V, ~300 devir/dakika
Mesafe: 3 x VL53L1X lazer sensör: 27° görüş, 4 cm – 4 m
Denge: Büyük robotta MPU6050 ivme ve dönüş sensörü; mikro robotta yok (enkoder yeter)
Beyin: İki tür: büyük robot Raspberry Pi 4 (politika üzerinde çalışır), küçük robot Pico 2 W (rastgele dolaşır, Wi-Fi ile laptopa bağlı)

Teknik çizimler

Yapılacak her şeyin ölçülü çizimi: iki robot, arena ve sistem şeması. Ölçüler simülasyonla aynı kaynaklardan (world.py, pai_bot.urdf, arena.sdf) üretilir, böylece çizim ile simülasyon ayrışmaz. Büyütmek için çizime tıkla.

Küçük robot (Pico 2 W) teknik resmi: üst, ön ve yan görünüş — **Küçük robot (Pico 2 W).** Üç görünüş, sanal tasarımdan (3B modelle aynı kaynak) üretilir. Tekerlek, plaka, Pico ve sensör konumları kesin; yıldızlı parçaların (pil yuvası, sürücü, motor uzunluğu...) boyutu varsayım.

Büyük robot (Pi 4) teknik resmi: üst, ön ve yan görünüş — **Büyük robot (Pi 4).** Aynı plakalar; Pi 4 (85×56 mm) üst katta, toplam yükseklik 74,5 mm. Güç kaynağı kararı bekliyor, 70 × 40 × 18 mm'lik yer tutucu ayrıldı.

Arena teknik resmi: üstten plan, duvar kesiti, ön ve yan görünüş — **Arena.** 2000 × 2000 mm iç ölçü, 18 mm MDF, 120 mm yükseklik. Engellerin koordinatları, Pico robotların ve öğrenen robotun başlangıç noktaları işaretli.

Sistem şeması: bilgisayar, yönlendirici, Pico ve Pi 4 robotlar, arena — **Sistem şeması.** Kim kime hangi yolla bağlanıyor: UDP (Pico), ssh ve ROS 2 (Pi 4), Wi-Fi ağı.

Çizimler tools/drawings/make_drawings.py ile üretilir. Üretim yöntemi önerisi: 3 mm lazer kesim (karar listesine bak). Plakalar simülasyondaki 133 × 90 mm gövdeyle aynı ayak izine sahip.

Sanal prototip: tüm tasarım hazır

Robotun tamamı tek kaynakta (design/design.py) tanımlı. 3B model, teknik resimler, lazer kesim dosyaları, parça listesi ve kablolama bundan üretilir; parçalar çakışıyor mu, delikler kenara çok yakın mı gibi kontroller testle her seferinde sınanır. Fiziksel aşamada tasarım yeniden çizilmez: yalnızca kesilir, monte edilir, gerçek parçalar ölçülüp yıldızlı varsayımlar düzeltilir ve kalibrasyon verisi girilir.

3B model (OpenSCAD): küçük robot (Pico 2 W)

Küçük robotun 3B modeli: üst, ön, yan ve çapraz görünüş

Küçük robotun açılımlı (patlatılmış) montaj görünümü — Montaj sırası (açılımlı görünüm): alttan üste tekerlek ve motorlar, alt plaka, pil, ara parçalar, üst plaka, kartlar.

3B model: büyük robot (Pi 4)

Büyük robotun 3B modeli: üst, ön, yan ve çapraz görünüş

İndirilebilir üretim dosyaları

Lazer kesim (1 birim = 1 mm; kırmızı kes, mavi yerleşim çizgisi): laser-pico.svg, laser-pi4.svg
DXF: alt plaka (Pico), üst plaka (Pico), alt plaka (Pi 4), üst plaka (Pi 4)
3B model (STL): robot-pico.stl, robot-pi4.stl

İlk kesim için karton ya da ince MDF öneriyoruz: yıldızlı parça ölçüleri henüz varsayım. Parça gelince ölç, design/design.py içinde değiştir, python3 tools/design/build_all.py ile her şeyi yeniden üret.

Parça listesi

Kablolama

PCB: Pico taşıyıcı kartı (v0), KiCad 7'de şema, yerleşim ve yönlendirme

Mikro robotun kartı tek katmanlıdır (bakır yalnız altta, via yok; fab lab frezesinde tek yüz yeter). Pico 2 W soketle takılır; 3 ToF, iki enkoder, 1S LiPo girişi, pil bölücüsü ve TB6612 sürücü kablosu kartta, sürücü modülü ve motorlar kartın dışında, alt katta. Regülatör ve IMU yok. Kart, lazer kesim üst plakanın yerine geçer: aynı dış çizgi (55 × 58 mm) ve aynı dört M2 delik. Pico'nun iki pin sırası arasından tek katmanda geçilemediği için 3V3 hattı iki adaya bölünür ve tek bir tel köprü (W2, Pico'nun üstünden) birleştirir; GND adalarını Pico modülü kendi içinde birleştirir. Konnektör ve satır sırası Pico pin sırasına göre seçildi ki çizgiler kesişmesin. Şema, yerleşim ve yönlendirme KiCad 7.0.11 ile üretildi; kuralları fab lab frezesine göre seçtik (iz 0,6 mm, aralık 0,4 mm).

Pico taşıyıcı kartı şeması: bloklar ve net etiketleri — Şema (net etiketli): aynı adlı etiketler birbirine bağlıdır. Büyütmek için tıkla.

Pico taşıyıcı kartı: yerleşim ve yönlendirilmiş bakır katmanlar — Kart (üstten, robotun önü yukarıda): kırmızı = pedler, mavi = alt bakır (tek katman). Hepsi KiCad DRC'den bağlantı eksiği olmadan geçti.

KiCad projesi (GitHub): design/pcb/kicad (şema, kart, Pico footprint'i). Üretim: Gerber + delik dosyaları (zip).
Veri: pico-carrier.net, netlist.csv, bom.csv.
Doğrulama: KiCad'in kendi okuyucusu şemadan benim 23 netimi birebir aynı pin kümeleriyle çıkardı; kart dosyasındaki bağlantılar bu netlerle eşleşiyor; kart ölçüsü ve montaj delikleri üst plakayla (ve standoff konumlarıyla) uyuşuyor; DRC kısa devre yakalıyor mu diye bilerek bozulmuş bir kartla da denendi.
Yapılmadı: KiCad 7 komut satırında ERC yok (8'de var) ve arayüzde (GUI) ERC çalıştırılmadı; kart frezelenmedi. Modül pin sıraları (TB6612, motor, regülatör) ve yerleşimin gerçek modüllerle uyumu doğrulanacak.
Bilinen eksikler: ters pil bağlantısına karşı koruma yok; güç anahtarı kartta değil, pil kablosuna seri; ToF ve enkoder beslemesi yalnızca 3,3 V (modül aralığı doğrulanacak); TB6612 mantık beslemesi pilden (3,0-4,2 V) ve Pico'nun 3,3 V sinyalleri 0,7·VCC eşiğinin üstünde, ama modülle doğrulanacak. Yönlendirmeyi Freerouting 2.1.0 yaptı, her çalıştırmada biraz farklı çıkar.

Kalibrasyon hattı: fiziksel aşama yalnızca veri girişi

Gerçek robotta yapılan ölçümler design/measurements/*.csv dosyalarına yazılır; python3 tools/calibrate.py --firmware motor farkını, gecikmeyi, sensör sapma ve gürültüsünü, robot yarıçapını ve Pico hızını hesaplayıp simülasyona (calibration=True) ve Pico firmware'ine (calibration.py) verir. Hat, bilinen değerlerle üretilmiş sentetik ölçümle test edildi.

Bugün: Pico robot tezgâh denemesi

Yükleniyor.

Başlamadan önce

Güvenlik

Başarı ölçütü

Kaydedilecekler

Bugünün adımları

Beş grup, beş iş paketi

Hareketli cisimleri yapan, Pi 4'leri kuran, dünyayı oluşturan, sunucu ve bilgisayar sistemini yöneten ve toplam yapay zekâ denemelerini yapan beş grup. Her grubun görevi, çıktısı ve diğer gruplarla alışverişi aşağıda.

Yapım rehberi: fiziksel işler

Yapım listesi yükleniyor.

Önce kapatılacak kararlar

Dönem planı

Her aşama bir öncekinin üzerine kuruluyor. Simülasyonda başlıyor, gerçek robotla bitiyor.

Algı: robot dünyayı nasıl görür?
Sensörler, mesafe ölçümü ve gürültü. Kör modda sürme yarışması.
Kurallar: robotu biz programlarız
"Eğer-ise" kurallarıyla engelden kaçan robot. Kuralların nerede yetmediğini keşfetme.
Öğrenme: robot deneyerek öğrenir
Pekiştirmeli öğrenme, ödül tasarımı ve eğitim. Robota iyi ile kötüyü nasıl anlatırız?
Sim-to-real: gerçek dünyaya geçiş
Robotları fab lab'da yapma, simülasyonda öğrenilen davranışı gerçek robotta deneme ve farkları inceleme.
Senaryolar: kendi dünyanı tasarla
Hareketli engeller, görevler ve takım projeleri. Her takım arenaya kendi senaryosunu getirir.

Plan dönem boyunca sınıfın ilerleyişine göre güncellenecek.

Kendi bilgisayarında çalıştır

Bu sayfadaki simülatörün Python sürümü, robotu eğitmek için kullandığımız asıl araç. Python 3.10 veya üstü yeterli; Windows, Mac ve Linux'ta çalışır.

git clone https://github.com/yalcins/physical-ai.git
cd physical-ai
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate        # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
pip install -r pai_gym/requirements.txt
cd pai_gym
python play.py --mode manual     # robotu sen sür
python train.py                  # robotu eğit
python play.py --mode model      # eğitilmiş robotu izle