Kapalı Çevrim (PID)¶
Bu Sayfada Ne Anlatıyoruz?¶
PID’in temel kavramlarına sezgisel bir giriş yapıyor ve sahada işe yarayan kısa ayar (tuning) ritmini özetliyoruz. PIDsiz→PID’li farkı hissetmek için gerekli bağlamı hazırlıyoruz.
Canlı PID Demonstrasyonu¶
Hemen alttaki mini simülasyon tek eklemli bir çubuğu hedef açıda tutarken PID katsayılarının etkisini hissettiriyor. Sayfa açılır açılmaz çubuğu serbest bırakıyoruz; Hedefi Değiştir butonuyla 45° ↔ 135° arasında gezdirip Kp/Ki/Kd, güç limiti ve sürtünme kaydırıcılarını deneyecek alan açıyoruz. Sağ panel dengeye gelme süresini ve overshoot’u anlık gösteriyor. Blok masaüstünde yükleniyor, mobilde yer açmak için gizleniyor.
Nedir ve neden gerekli?¶
Motoru yalnızca “güç ver” mantığıyla sürdüğümüzde ona “10 cm ilerle” ya da “kolu 30°’de tut” diyemeyiz. Gücü sabitlesek bile zemin eğimi, sürtünme ve batarya gerilimi değiştikçe robot farklı davranır. Otonom yazabilmek ve kolları belirli açılara sabitleyebilmek için, bir hedef belirleyip o hedefe göre motor gücünü sürekli ayarlayan bir geri bildirim döngüsüne ihtiyaç duyarız: buna kapalı çevrim denir.
Bunu nasıl çözebiliriz?¶
Önce düşünelim: Hedef konuma nasıl oturturuz? Aklımıza gelen ilk fikir genelde şudur: hedeften gerideysek ileri tam güç, geçtiysek geri tam güç verelim. Basit bir eşik mantığı:
if (error > 0) power = +MAX; // hedefin gerisindeyiz → ileri
else power = -MAX; // hedefi geçtik → geri
Bu yaklaşım kısa sürede ileri‑geri sallanmaya döner. Kütle ve gecikmeler yüzünden hedefi geçersiniz, ters güçle bu kez öteki tarafa taşarsınız; döngü sürer gider. Üstelik tam güç darbeleri enerji harcar, parçaları zorlar ve sürüşü sinirli hissettirir.
Peki ne yapabiliriz? Gücü hedefe olan uzaklığa göre ayarlayabiliriz: uzaksa çok, yakınsa az. Böylece yaklaşırken kendiliğinden yavaşlarız. Bunu aşağıdaki Orantısal (P) bölümünde küçük bir formülle düzenleyip bazı sınırlarla güvenli hâle getireceğiz.
Orantısal (P)¶
Hedeften ne kadar uzaktaysak o kadar fazla güç vermek mantıklıdır. Uzakken yüksek güç, yaklaşıyorken daha az güç… Böylece hedefe gelirken yavaşlayıp taşıp geçme ihtimalini azaltırız. Basit bir ifade:
power = clamp(Kp * error, -MAX, +MAX)
Bu fikir P (Proportional) denetimin özüdür: anlık hatayı bir çarpanla güç komutuna çeviririz. Yine de tek başına P, bazı durumlarda hedefte küçük bir sapma bırakır; örneğin sürtünme veya ağırlık yüzünden “biraz güç” yetmeyebilir ve hedefe tam oturamazsınız. Orada I devreye girer.
Geçmiş ve eğilimi hesaba katmak: I ve D¶
I (Integral) bileşeni, geçmişte biriken küçük hataları toplayarak “biraz daha güç” ekler ve o kalıcı sapmayı kapatır. D (Derivative) bileşeni ise hatanın değişim hızına bakar; hedefe çok hızlı yaklaşırken fren etkisi yaratır, böylece taşıp geçmeyi yumuşatır. Kısacası P “şimdi”yi, I “geçmişi”, D ise “gidişatı” hesaba katar. Bu sayfada matematiğe girmeyeceğiz; amacımız sahadaki hissi anlatmak.
PID katsayıları neyi ayarlar?¶
P, I ve D katsayıları; anı, geçmişi ve eğilimi ne kadar ciddiye alacağınızı belirler. Her mekanizma farklıdır: sürtünme, kütle, esneklik ve motor gücü değiştikçe “ne kadar” düzeltmeye ihtiyaç duyduğunuz da değişir. Bu yüzden her alt sistemin PID ayarları farklı olur ve kısa bir uyarlama (tuning) şarttır.
Pratik PID ayarı (kısa rehber)¶
Önerilen kaynak
Practical PID Tuning Guide: https://tlk-energy.de/blog-en/practical-pid-tuning-guide. Buradaki adımları izleyerek yapın; biz yine de kısaca üzerinden geçeceğiz.
Başlangıç: Her şeyi sıfırlayın. Kp=0, Ki=0, Kd=0 ile başlayın. Motor/encoder bağlantısını doğrulayın, arayüzden Init/Start adımlarını uygulayın. Küçük adımlarla ilerleyeceğiz: bir ayarı değiştirin, tepkiyi gözleyin, not alın, sonra güncelleyip tekrar deneyin. Bu döngüyü sistem tutarlı çalışana kadar sürdürün.
Genel gidişat: Motoru bağlayın, başlangıç ayarlarını sıfırdan küçük artışlarla değiştirin, kısa denemeler yaparak sistemin hızını, taşırma davranışını ve hedefte kalma yeteneğini gözleyin. Her denemede tek bir değişkeni oynatıp etkisini görün; böylece hangi katsayının neyi düzelttiğini öğrenirsiniz.
P: Küçük bir değerle başlayın. Kademeli olarak arttırın ve tepkinin hızlandığını gözleyin. İlk belirgin salınımlar göründüğünde çok az geri çekin; hedefe hızlı yaklaşırken taşırmayan, ayakta kararlı bir P değeri bulun.
I: Kalan kalıcı hatayı kapatmak için yavaş yavaş ekleyin. Fazla I salınım ve geç toparlanma getirir; az I ise hedefte küçük bir sapma bırakır. Küçük adımlarla artırıp tam oturduğu yeri bulun.
D: Yaklaşırken “fren” etkisi yaratır, taşıp geçmeyi yumuşatır. Küçük bir değerle başlayın; pürüzsüz bir his elde edene kadar artırın. D gürültüye duyarlı olabilir; yeterli olduğunu hissettiğiniz yerde bırakın.
Diğer PID Deney Alanları¶
Yukarıdaki kol demosunda denediğiniz ayarları başka mekaniklere taşıyıp hissedebilmek için, aşağıdaki slider ve elevator örneklerini de masaüstünden inceleyin. Her ikisi de aynı kontrol kaydırıcılarını paylaşır.
Slider PID Deney Alanı¶
Aynı PID ayarlarını doğrusal bir slider üzerinde hissetmek için ikinci bir alan hazırladık. Bu kez kol yerine ray üzerinde ileri-geri giden bir kızak var; hedefi her değiştirdiğinizde rayın iç/dış duraklarına doğru hızlanıyor. Hedefler uçlardan içeri alındı ki overshoot’u net görebilesiniz. Yine masaüstünde çalışıyor; mobilde gizli.
Elevator PID Deney Alanı¶
Kızak örneğine ek olarak, PID ayarlarının dikey bir elevator’da nasıl hissedildiğini de deneyebilirsiniz. Ağırlık aşağı çekmeye çalışırken hedef, ray boyunca alt/üst durakların biraz içinde konumlanıyor; böylece overshoot ve dengeleme süresi net gözlenir. Yerçekimi kaydırıcısıyla kabinin ağırlığını artırıp PID’in bunu nasıl dengelediğini gözleyebilirsiniz. Blok yalnızca masaüstünde görünür.
Başlangıç koşulları ve küçük hatırlatmalar¶
Kapalı çevrim için hedefinizi tanımlayacak bir geri bildirim gerekir: hız veya konum ölçmek için encoder en yaygın çözümdür. Kablolama ve yön doğrulaması kritik önemdedir; ayrıntıları elektronik bölümünde ele alacağız. Ayrıca motor yönü ters geliyorsa yazılımdaki invert ayarını kullanın; yanlış yönde çalışan bir döngü kararsızlık yaratır.
Sonraki Adımlar¶
PID kavrayışı yerleştiğinde robot, yük ve pil koşulları değişse de hedefe daha tutarlı ulaşır. Devamında şasi ve mekanizmada PID uygulayarak teleop akışını yumuşatır, otonom adımlarını güvenilir hâle getirirsiniz.