Physical AI stack'i

Bir robot iç içe loop’lardan oluşan bir stack’tir: hızlı olanlar eklemi olması gereken yerde tutar, yavaş olanlar nerede olması gerektiğine karar verir.

Bir küpü alan ya da odada yürüyen bir robot aynı anda birkaç yazılım katmanı çalıştırır. Her katmanın kendi işi, kendi hızı ve kendi hata biçimleri vardır. Bu kitap onları aşağıdan yukarıya, ihtiyaç duyduğun sırayla öğretir.

Katman	İşi	Tipik araçlar	Kitapta
Physics ve simulation	Cisimlerin nasıl hareket edip çarpıştığını tahmin etmek	MuJoCo, MJCF/URDF modelleri	Bölüm 1
Geometri	Nesnelerin nerede olduğunu ve orientation’ını tarif etmek	Rotation matrix, quaternion, transform	Bölüm 2
Kinematics	Eklem açılarını gripper pose’una ve geri çevirmek	FK, Jacobian, IK	Bölüm 3
Low-level control	Bir hedefi güvenli şekilde motor torklarına çevirmek	PD/PID, servo, impedance control, limit’ler	Bölüm 4
State estimation ve perception	Noisy sensor’leri ve pixel’leri bir state’e çevirmek	Filter, Kalman filter, camera calibration, detection	Bölüm 5
Planning ve optimal control	Uygulanabilir hareket bulmak, control’ü optimize etmek	RRT, trajectory optimization, LQR, MPC	Bölüm 6
Öğrenilmiş policy’ler	Veriden ya da reward’dan observation → action eşlemesi öğrenmek	Behavior cloning, ACT, diffusion policy, PPO	Bölüm 7–8
Deployment	Simde eğitilen davranışı donanımda çalıştırmak	Latency, system identification, domain randomization, LeRobot	Bölüm 9
Görev katmanı	Dilden ve bağlamdan ne yapılacağına karar vermek	VLA, robot tool’ları olan LLM agent’ları, world model	Bölüm 10

Loop’lar farklı hızlarda çalışır

Alt katmanlar üst katmanlardan hızlı çalışır. Kitapta kullanılan iki somut örnek:

• Unitree’nin Go2 için açık training kodunda öğrenilmiş policy her 20 ms’de (50 Hz) yeni eklem hedefleri seçer, bir PD kuralı bunları her 5 ms’de torka çevirir (legged_robot_config.py içinde sim.dt = 0.005, decimation = 4). Ders 12 bu sayıları kullanır.
• LeRobot, SO-101’de demonstration’ları saniyede yaklaşık 30 frame ile kaydeder (LeRobot belgeleri); servo’lar kendi position loop’larını motorun içinde kapatır (ders 12).

ROS 2 nereye oturur

Gerçek robotlarda katmanlar genellikle mesajlaşan ayrı process’ler olarak çalışır; bunun için en yaygın middleware ROS 2’dir (node, topic, service, action). Bu kitap algoritmalar görünür kalsın diye her deneyi MuJoCo ile tek bir Python process’inde tutar; aynı algoritmalar ROS 2 node’larının içine koyacağın şeylerdir. Bölüm 7 ve 9’da kullanılan LeRobot, SO-101 ile doğrudan seri bus üzerinden konuşur.

Kitaptaki robotlar

Robot	Ne	Model
SO-101	LeRobot ile kullanılan düşük maliyetli 6 motorlu kol (5 eklem + gripper)	Menagerie robotstudio_so101
Franka Panda	Redundancy ya da torque control gereken yerlerde kullanılan 7-DoF araştırma kolu	Menagerie franka_emika_panda
Unitree Go2	Control ve locomotion için kullanılan 12 eklemli dört ayaklı robot	Menagerie unitree_go2

Üç model de MuJoCo Menagerie’den gelir ve experiments/common/menagerie.py tarafından indirilir.