Manisa Celal Bayar Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği 3. sınıf öğrencisiyim. İlgi alanım bir sistemin uçtan uca çalışması: sensörden gelen veriden karar veren yazılıma, oradan da onu kullanan kişinin gördüğü arayüze kadar.

TEKNOFEST'te iki takımı yönetiyorum: bir otonom kara aracı ve bir havadan görüntü analizi takımı. Bunların yanında üniversitenin Proje Koordinasyon ve Araştırma Merkezi'nde web geliştirici olarak çalışıyorum.

MCBÜ MAGNESİA · Takım Kaptanı, Otonom Yazılım → teknofest_ika

Ackermann direksiyonlu aracın Jetson Orin Nano üzerinde koşan ROS 2 otonom yığınını kurdum. Nav2'yi araç kinematiğine ve gövde ölçülerine göre yapılandırdım. Yığının hiç ayağa kalkmamasına yol açan davranış ağacını yeniden yazdım. EKF ile tekerlek ve IMU verisini birleştiren konumlamayı ve SMACH tabanlı görev yöneticisini yazdım. Haritaya ihtiyaç duymayan bir kayan hedef sistemi geliştirdim: hedefi aracın o anki LiDAR taramasından üretiyor ve parkurun CAD çiziminden alınan sanal taramalarla doğrulandı. YOLOv8 tespitlerini LiDAR ile eşleştiren füzyon hattını ve sahada kullanılan telemetri panosunu da ben kurdum.

Karar mantığını ROS'tan bağımsız saf fonksiyonlarda topladım. Böylece araç olmadan da test edilebiliyor: 1000'i aşkın birim testi var ve kritik kapılar mutasyon testiyle sınanıyor.

Takım Lideri · 2 kişilik ekip → teknofest_havacilikta_yapayzeka

Drone görüntülerinde gerçek zamanlı nesne tespiti ve GPS devre dışıyken görsel konum kestirimi. Taşıt ve insan tespiti için YOLOv8s ile ByteTrack kullandım. Konum kestiriminde optik akış, RANSAC homografi ve Kalman filtresini birlikte çalıştırdım. Görüntü eşleştirmede DINOv2 ve SIFT aynı karede paralel koşuyor, birinin kaçırdığını öteki yakalıyor. Takım lideri olarak görev dağılımını ve yarışma takvimini de yürüttüm.

Flutter ile geliştirilen ve App Store'da yayında olan e-sınav hazırlık uygulaması. Tutarlı bir tasarım sistemi kurdum ve istatistik ekranını sıfırdan yazdım. Soru havuzunu yaklaşık 60 Python denetim betiğiyle taradım: 3435 → 2062 soru, cevabı uzunluğundan belli olan 153 soru → 0.

Broiler kümeslerinde dolaşıp hayvanları izleyen otonom robot. Raspberry Pi 5, ESP32 ve Hailo-8L'den oluşan donanımı seçtim. Üç katmanlı tespite dayanan davranış mimarisini tasarladım.

robotik      ROS 2 Humble · Nav2 · SLAM Toolbox · robot_localization (EKF)
             SMACH · Ackermann kinematiği · Jetson Orin Nano · Raspberry Pi 5
yapay görü   YOLOv8 · ByteTrack · OpenCV · PyTorch · DINOv2 · TensorRT
             optik akış · Kalman filtresi · LiDAR–kamera füzyonu
gömülü       STM32 · ESP32 · Arduino · UART seri protokol · Hailo-8L
web          React · Next.js · TypeScript · Tailwind CSS · Node.js · HTML/CSS
mobil        Flutter · Dart · Riverpod · SQLite · Firebase
araçlar      Linux · WSL2 · systemd · Git & GitHub · pytest · Figma
dil          Python · C · C++ · JavaScript / TypeScript · Dart · SQL

Önce ölç, sonra karar ver. Sahada gördüğüm bir arızayı koddan tahmin etmek yerine log'dan, ölçümden ya da koşturarak doğrularım. Emin olamadığım bir şeyi emin olmadığımı söyleyerek yazarım.

Test, davranışı kilitlemeli. Bir testin işe yaradığını, test ettiği kodu bilerek bozup testin kırıldığını görünce kabul ederim.

Arıza durumu da tasarımın parçası. Bir sensör sustuğunda ya da bağlantı koptuğunda sistemin ne yapacağını baştan yazarım. Arayüzde de aynısı geçerli: yükleniyor, hata ve boş durumları ilk günden tasarlanır.

İncelenebilir teslim. Büyük değişiklikleri, her biri tek başına anlaşılan küçük commit'lere bölerim.