2026 Robotik ve Otonom Sistemler Mühendisliği Taban Puanları ve Başarı Sıralamaları

Platformdaki kayıtlara göre bu bölüm şu anda 1 üniversitede ve 2 programla okutuluyor. Programların toplam kontenjanı 39. İki programın da puan türü SAY (sayısal), ikisi de İstanbul'da ve Mühendislik Fakültesi çatısı altında yer alıyor. Okutan kurum, Fatih Sultan Mehmet Vakıf Üniversitesi Robotik ve Otonom Sistemler Mühendisliği programıyla bir vakıf üniversitesi.

Bu sayfada bölümün ne iş yaptığını, öğrenim yapısını, taban puan ve başarı sıralamasının nasıl yorumlanacağını, programları gösteren tabloyu ve tercih sırasında dikkat edilecek noktaları bulacaksınız. Bölüm görece yeni ve az sayıda programa sahip olduğu için verileri yorumlarken temkinli olmanız gerekiyor. Sayfadaki bilgiler karar sürecinizde bir başlangıç noktası olarak işe yarar. Kesin bilgi için üniversitenin kendi duyurularına ve ÖSYM'nin yayımladığı resmî kılavuzlara bakmalısınız.

Bölüm Ne İş Yapar?

Bu bölümün mezunu, bir sistemin hem "bedenini" hem de "beynini" anlayan mühendistir. Bir robotun hareketini sağlayan mekanik yapıyı, o yapıyı sürükleyen motor ve sürücü devrelerini, çevreyi algılayan sensörleri ve tüm bunları yöneten yazılımı bir bütün olarak düşünebilir. Otonom sistemler tarafı ise bu bütünün insan müdahalesi olmadan görev yapabilmesiyle ilgilenir. Sistem konumunu belirler, engelleri fark eder, rotasını planlar ve beklenmedik bir durumda ne yapacağına karar verir.

Kazanılan temel yetkinlikler

Sistem düşüncesi: Bir robotu yalnızca tek bir parça olarak değil, birbirini etkileyen mekanik, elektronik ve yazılım bileşenlerinden oluşan bir bütün olarak ele almak.

Kontrol ve otomasyon: Bir makinenin istenen davranışı kararlı biçimde göstermesi için geri beslemeli denetim yöntemlerini kurmak ve ayarlamak.

Algılama ve veri işleme: Kamera, mesafe ölçer, ivme ve dönü ölçer gibi sensörlerden gelen veriyi anlamlı bilgiye dönüştürmek.

Yazılım geliştirme: Gerçek zamanlı çalışan, donanımla doğrudan konuşan yazılımlar yazmak ve test etmek.

Yapay zekâ ve makine öğrenmesi: Görüntü tanıma, karar verme ve öğrenen sistemler için temel yöntemleri uygulamak.

Prototipleme: Fikri çizim, benzetim ve fiziksel model aşamalarından geçirerek çalışan bir sisteme dönüştürmek.

Tipik çalışma alanları

Mezunlar genellikle üretim ve otomasyon tesislerinde, savunma ve havacılık projelerinde, otomotivde, lojistik ve depolama sistemlerinde, tarım teknolojilerinde ve sağlık cihazları alanında görev alabilir. Sürücüsüz araçlar, insansız hava araçları, mobil robotlar, endüstriyel robot kolları ve akıllı fabrika uygulamaları bu alanın öne çıkan örnekleridir. Araştırma ve geliştirme birimlerinde sistem tasarımcısı, kontrol mühendisi, gömülü yazılım mühendisi veya test mühendisi gibi roller de bu alandaki bilgiyle uyumludur.

Alan disiplinler arası olduğu için çalışma ortamı da çeşitlidir. Bir gün laboratuvarda sensör kalibrasyonu yaparsınız, ertesi gün benzetim ortamında bir algoritmayı denersiniz, ardından sahada gerçek bir makineyle test yürütebilirsiniz. Ekip çalışması, belgeleme ve proje yönetimi bu mesleğin vazgeçilmez parçalarıdır. Bu nedenle yalnızca teknik bilgi değil, farklı uzmanlıklardan insanlarla ortak dilde çalışabilme becerisi de önem kazanır.

Müfredat ve Öğrenim Yapısı

Bölümün ders planı, üniversiteden üniversiteye farklılık gösterebilir. Yine de robotik ve otonom sistemler mühendisliğinin omurgasını oluşturan ders alanları belirgindir. Programın süresi, zorunlu ve seçmeli ders dağılımı ile kredi yapısı gibi ayrıntılar üniversitenin güncel ders planında yer alır. Kesin bilgi için ilgili program sayfasına ve üniversitenin resmî duyurularına başvurmanız gerekir.

Temel ders alanları

İlk dönemlerde matematik, fizik ve temel mühendislik dersleri ağırlıktadır. Kalkülüs, lineer cebir, diferansiyel denklemler ve olasılık gibi konular, sonraki tüm uzmanlık derslerinin zeminini oluşturur. Bunun yanında programlama dersleri erken aşamada devreye girer. Robotik alanında yazılım yalnızca bir araç olmanın ötesinde, sistemin davranışını belirleyen asıl bileşendir.

Orta dönemlerde elektrik devreleri, sayısal sistemler, mikroişlemciler ve gömülü sistemler, mekanik ve dinamik, malzeme bilgisi ile sinyal ve sistemler gibi dersler öne çıkar. Bu aşamada öğrenci, bir robotun hareketini matematiksel olarak tanımlamayı ve bu tanımı gerçek donanımda sınamayı öğrenir.

İleri dönemlerde kontrol teorisi, robot kinematiği ve dinamiği, bilgisayarla görme, yapay zekâ, makine öğrenmesi, yol planlama, konum belirleme ve haritalama, çoklu robot sistemleri gibi uzmanlık konuları işlenir. Seçmeli dersler, öğrencinin ilgisine göre derinleşmesine imkân verir. Biri insansız araçlara, diğeri endüstriyel otomasyona yönelebilir.

Örgün öğretim

Platformda listelenen iki programın öğretim türü "ÖR" koduyla gösteriliyor. Bu kod, programın örgün öğretim kapsamında olduğunu ifade eder. Örgün öğretimde dersler genellikle gündüz saatlerinde yürütülür. Laboratuvar çalışmaları ve proje saatleri de gün içinde planlanır. Bu bölümde laboratuvar ve atölye çalışması ders yükünün önemli bir kısmını oluşturduğu için, sayfadaki iki programın da aynı öğretim türünde olması karşılaştırmayı kolaylaştırır. İkinci öğretim gibi farklı bir seçenek bu bölüm için platformda görünmüyor.

Müfredatın son aşamasında genellikle bir bitirme projesi bulunur. Öğrenci, dört bir yandan edindiği bilgiyi tek bir ürüne dönüştürür. Bir mobil robotun navigasyonu, bir kolun nesne tutma düzeni ya da bir araç için görüntü tabanlı algılama sistemi gibi projeler bu aşamanın tipik örnekleridir. Bitirme projesi, işverenle ya da lisansüstü başvuru komitesiyle konuşurken elinizdeki en somut referanslardan biridir.

Taban Puan ve Başarı Sıralaması Nasıl Okunur?

Üniversite tercihinde en çok bakılan iki veri taban puan ve başarı sıralamasıdır. İkisi de bir programa yerleşen son adayın sonucunu yansıtır. Yani bir geçmiş döneme ait fotoğraftır. Bu fotoğraf size kabaca bir beklenti verir ama gelecekteki sonucu garanti etmez.

Puan türü: SAY

Sayfadaki iki program da SAY puan türüyle öğrenci alıyor. SAY, sayısal puan türüdür. Bu puan; TYT ile AYT sonuçlarının, ilgili puan türünün ağırlıklarıyla birleştirilmesiyle oluşur. Ayrıca diploma notunun katkısı da hesaba girer. Kendi tahmini puanınızı görmek için YKS puan hesaplama sayfasındaki aracı kullanabilirsiniz.

Sayfadaki tabloda yer alan veriler

Sayfadaki tabloda yer alan verilere göre, 14 kontenjanlı programın taban puanı 382,78 olarak görünüyor. Diğer program için ise platformda taban puan bilgisi bulunmuyor. İki programın da başarı sıralaması alanı boş. Bu boşluklar sizi şaşırtmasın. Bir program için taban puan ya da sıralama verisinin bulunmaması, yeni açılmış olması, o dönemde kontenjanın dolmamış olması veya verinin henüz sisteme işlenmemiş olması gibi farklı nedenlerden kaynaklanabilir. Sebebi bu sayfadan kesin olarak söyleyemeyiz. Bu yüzden eksik veriyi bir yorum konusu yapmıyor, yalnızca eksik olduğunu belirtiyoruz.

Başarı sıralaması ne anlatır?

Başarı sıralaması, aynı puan türünde sınava giren adaylar arasındaki konumu gösterir. Puanlar sınavın zorluğuna göre dalgalanabildiği için sıralama, bazı adaylar tarafından daha sağlam bir ölçüt olarak görülür. Sıralama ile puanı birlikte okumak, tek başına puana bakmaktan daha sağlıklı bir fikir verir. Bu sayfadaki programlarda sıralama verisi bulunmadığı için yalnızca puan üzerinden bir çerçeve çizebiliyoruz.

Yıldan yıla değişebilir

Taban puanlar ve sıralamalar her tercih döneminde değişir. Sınavın zorluk düzeyi, aday sayısı, bölümün popülerliği, kontenjan miktarı ve diğer programların tercih edilme biçimi sonucu etkiler. Bu nedenle sayfadaki rakamı kesin bir eşik olarak değil, yön gösteren bir referans olarak düşünün. Mevzuat ve başvuru koşulları da zamanla güncellenebilir. Tercih yapmadan önce ÖSYM'nin yayımladığı güncel kılavuzu ve üniversitenin resmî duyurularını mutlaka inceleyin.

Küçük kontenjanlı bir bölümde tek bir yerleşme farkı bile taban puanı belirgin biçimde oynatabilir. Toplam kontenjanın 39 olduğu bu bölümde puan ve sıralama verilerini yorumlarken bu hassasiyeti akılda tutmak gerekir.

Bölümü Okutan Üniversiteler

Aşağıdaki tablo, platformdaki kayıtlara göre bölümün okutulduğu programları gösteriyor. Tablodaki veriler, sayfada kullanılan kaynaktan aktarılmıştır. Üniversite karşılaştırması yapmıyor, sıralama da önermiyoruz.

ÜniversiteTürŞehirFakültePuan TürüÖğretimKontenjanTaban Puan

Fatih Sultan Mehmet Vakıf ÜniversitesiVakıfİstanbulMühendislik FakültesiSAYÖR14382,78 Fatih Sultan Mehmet Vakıf ÜniversitesiVakıfİstanbulMühendislik FakültesiSAYÖR25Veri bulunmuyor

Fatih Sultan Mehmet Vakıf Üniversitesi

Bölümü okutan tek üniversite olan Fatih Sultan Mehmet Vakıf Üniversitesi, İstanbul'da yer alan bir vakıf üniversitesidir. Robotik ve Otonom Sistemler Mühendisliği, kurumun Mühendislik Fakültesi bünyesinde iki ayrı program kaydıyla görünüyor. Bu iki kaydın kontenjanları 14 ve 25 olarak ayrılıyor. Toplamda 39 kişilik bir kontenjan söz konusu. İki program arasındaki farkın nedenini bu sayfadaki verilerden çıkaramıyoruz. Programların hangi koşullarla ayrıldığını öğrenmek için ÖSYM kılavuzuna ve üniversitenin tanıtım materyallerine bakabilirsiniz.

Programın ayrıntılarını görmek için bu bölümün üniversite içindeki sayfasına geçebilirsiniz. Üniversiteleri genel olarak keşfetmek isterseniz tüm üniversiteler sayfası, farklı bölümlerle karşılaştırma yapmanız için uygun bir başlangıç noktasıdır.

Şehir ve Fakülte Dağılımı

Bölümün Türkiye genelindeki dağılımı bugün için oldukça dar. Platformdaki kayıtlara göre iki programın ikisi de İstanbul'da bulunuyor. Başka bir şehirde bu isimle açılmış bir program listelenmiyor. Yani bölümü okumak isteyen bir aday için coğrafi seçenek şimdilik tek şehirle sınırlı.

Fakülte açısından da tablo aynı: iki program da Mühendislik Fakültesi'ne bağlı. Bu, bölümün mühendislik eğitim geleneği içinde konumlandırıldığını gösterir. Bölümün diplomasıyla ilgili unvan, yetki ve çalışma alanı gibi konularda net bilgi için üniversiteye ve ilgili meslek kuruluşlarının resmî açıklamalarına başvurmak doğru olur.

İstanbul, sanayi, teknoloji firmaları, savunma ve havacılık kuruluşları ile üniversite-sanayi iş birliği projelerinin yoğun olduğu bir şehir. Bu bağlamda öğrenci, staj ve proje fırsatlarını şehrin içinde arayabilir. Ancak bu çıkarım, genel bir değerlendirmedir. Bir programın staj ya da sanayi bağlantısı sunup sunmadığını üniversiteden doğrulamanız gerekir. Şehirdeki diğer seçenekleri görmek için İstanbul Üniversiteleri sayfasına göz atabilirsiniz.

Bölümün yalnızca bir şehirde ve tek bir üniversitede okutulması, başka bir şehirde yaşayan adaylar için ulaşım ve barınma planlamasını da öne çıkarır. Bu planlamayı yaşam düzeni, günlük program ve eğitime erişim açısından düşünmenizi öneririz. Kampüse ulaşım süresi, günlük yolculuğun yorgunluğu ve laboratuvar saatlerine uyum sağlama durumu, öğrenim kalitesini doğrudan etkiler.

Tercih Yaparken Dikkat Edilecekler

Bölüm seçimi, kısa sürede verilen bir karar gibi görünse de sonuçları yıllarca sürer. Aşağıdaki başlıklar, bu alanı düşünen adaylar için pratik bir kontrol listesi niteliğindedir.

Öğretim türü

Sayfadaki iki program da örgün öğretim ("ÖR") kapsamında. Örgün öğretimde ders programı genellikle gündüz saatlerine yayılır. Laboratuvar ve atölye çalışmaları yoğun olduğu için bu düzen, uygulamalı bir bölümde önemli bir avantaj sağlar. Yine de ders saatleri, devam koşulları ve laboratuvar kullanım düzeni üniversiteden üniversiteye değişebilir. Bunları üniversitenin bölüm sayfasından ve öğrenci işleri birimlerinden öğrenin.

Şehir ve ulaşım

Bölümün tek şehirde okutulması, şehir seçimini fiilen bölüm seçimine bağlar. İstanbul'da yaşıyorsanız kampüse ulaşım rotanızı ve süresini önceden deneyin. Başka bir şehirdeyseniz şehre uyum, yurt ve konaklama seçenekleri ile ulaşım bağlantıları gibi konuları erken planlayın. Uygulamalı derslerde sık sık kampüste uzun saatler geçireceğiniz için ulaşım rahatlığı, günlük hayatınızı doğrudan etkiler.

Akademik kadro

Robotik gibi hızlı gelişen bir alanda öğretim kadrosunun uzmanlık alanları büyük önem taşır. Kontrol, gömülü sistemler, yapay zekâ, bilgisayarla görme ve mekanik tasarım alanlarında ders veren hocaların çalışmalarını inceleyin. Üniversitenin bölüm sayfasında kadro listesi ve araştırma ilgi alanları genellikle yer alır. Bu bilgiler, programın hangi yöne daha yakın olduğunu anlamanıza yardımcı olur.

Laboratuvar ve fiziki olanaklar

Robotik eğitimi, ekran başında geçen saatlerle sınırlı değildir. Robot kolu, mobil platform, sensör setleri, 3B yazıcı, elektronik atölyesi ve benzetim yazılımları bu eğitimin gerçek araçlarıdır. Bir programı değerlendirirken laboratuvarların neler içerdiğini, öğrencilerin bunlara ne kadar serbest erişebildiğini ve proje çalışması için ayrılmış alanların bulunup bulunmadığını sormanızda fayda var. Mümkünse kampüs gezisi veya tanıtım günü gibi etkinliklere katılın.

Staj ve uygulama olanakları

Mühendislik eğitiminde staj, teorik bilginin sahada sınandığı en önemli aşamadır. Bölümün zorunlu staj yapısını, öğrencilere staj yeri bulmada nasıl destek verildiğini ve sanayiyle ortak proje geleneğinin olup olmadığını araştırın. Öğrenci kulüpleri ve yarışma takımları da bu bağlamda değerli olabilir. Robot yarışmaları, insansız araç takımları ve yazılım toplulukları, derslerde öğrendiklerinizi uygulamaya dökmenin güçlü yollarıdır.

Rehberlik ve kariyer desteği

Üniversitenin kariyer merkezi, akademik danışmanlık sistemi ve mezun ağı, öğrenim süresince ve sonrasında yönünüzü bulmanıza yardımcı olur. Danışman hocanızla düzenli görüşme imkânı, ders seçimi ve lisansüstü planlama konularında özellikle faydalıdır.

Kendinize sorulacak sorular

Matematik, fizik ve programlamayla uzun süre uğraşmaktan keyif alıyor muyum?

Bir şeyi kurup çalıştırmak, hata ayıklamak ve yeniden denemek bana tatmin verir mi?

Tek bir disiplin yerine birkaç alanı birlikte öğrenmek beni heyecanlandırıyor mu?

Bu bölümün tek şehirde okutulması benim yaşam planıma uyuyor mu?

Mezuniyet sonrasında sanayide mi, akademide mi yoksa kendi girişimimde mi ilerlemek istiyorum?

Bu soruların cevabı sizi olumlu yöne götürüyorsa bölüm ilgi alanınızla örtüşüyor olabilir. Yine de tek bir kaynağa güvenmeyin. Üniversitenin tanıtım etkinliklerine katılın, bölümde okuyan öğrencilerle ve mezunlarla konuşun.

Sınav Süreci ve Hazırlık

Bu bölüme yerleşmenin ana yolu YKS'dir. Sınav üç oturumdan oluşur ve her oturumun kendi kapsamı vardır. İlk oturum olan TYT, temel yeterliliği ölçer ve tüm adaylar için ortak başlangıçtır. İkinci oturum olan AYT, alan bilgisini ölçer. Sayısal puan türüyle öğrenci alan bu bölüm için matematik ve fen bilimleri alanındaki başarı belirleyici olur. AYT hakkında ayrıntılı bilgiyi AYT rehberinde bulabilirsiniz.

Yabancı dil oturumu YDT, dil puan türü için kullanılır. Sayısal puan türüyle öğrenci alan bu bölüm için doğrudan belirleyici değildir. Yine de mühendislik alanında teknik kaynakların büyük bölümü yabancı dildedir. Bu nedenle sınav puanından bağımsız olarak İngilizce okuma becerinizi geliştirmeniz, ileride büyük avantaj sağlar. Robotik alanında makale, dokümantasyon ve açık kaynak topluluklarının çoğu bu dilde yürür.

Hazırlık için pratik öneriler

Matematik ve fizik konularında temeli sağlam kurun. Bu bölümde sonraki bütün dersler bu iki alana dayanır.

Hedef puanınızı belirlemek için YKS puan hesaplama aracıyla deneme sonuçlarınızı düzenli olarak değerlendirin.

Tercih listenizi yalnızca taban puana göre değil, ilgi alanınıza ve yaşam planınıza göre oluşturun.

Başvuru takvimi ve koşullar için ÖSYM'nin resmî yayınlarını izleyin.

Küçük elektronik ve yazılım projeleriyle şimdiden deneme yapın. Bir mikrodenetleyici kartıyla basit bir robot kurmak, bölümü anlamanın en iyi yollarından biridir.

DGS ile geçiş

Bir ön lisans programından mezun olduysanız, DGS yoluyla lisans düzeyine geçiş mümkün olabilir. Ancak hangi lisans programlarının DGS ile öğrenci aldığı ve hangi ön lisans alanlarından başvuru kabul edildiği her dönem değişebilir. Bu bölümün DGS kapsamında yer alıp almadığını ÖSYM'nin güncel kılavuzundan kontrol etmelisiniz. Elektronik, mekatronik, bilgisayar ve otomasyon gibi alanlardan gelen adaylar için bu yol bir seçenek olabilir.

Lisansüstü devam yolları

Robotik ve otonom sistemler alanı, lisansüstü eğitimin çok değer kazandığı alanlardan biridir. Yapay zekâ, kontrol, bilgisayarla görme, insansız sistemler ve gömülü yazılım alanlarında uzmanlaşmak isteyenler için yüksek lisans ve doktora programları, hem araştırma hem de sanayide ileri roller açısından önemli bir yol sunar. Seçenekleri incelemek için yüksek lisans programları sayfasından başlayabilirsiniz. Lisansüstü başvurularında not ortalaması, yabancı dil yeterliliği, ALES benzeri sınav koşulları ve referanslar aranabilir. Bunlar programa göre değiştiği için ilgili enstitünün duyurularını takip edin.

Sık Sorulan Sorular

Robotik ve Otonom Sistemler Mühendisliği kaç üniversitede okutuluyor?

Platformdaki kayıtlara göre bölüm 1 üniversitede okutuluyor. Bu üniversitede iki ayrı program kaydı bulunuyor ve toplam kontenjan 39. Yeni programlar açıldıkça bu sayı değişebilir. Kesin ve güncel liste için ÖSYM'nin yayımladığı tercih kılavuzuna bakmanız gerekir.

Bölüm hangi puan türüyle öğrenci alıyor?

Sayfadaki iki program da SAY (sayısal) puan türüyle öğrenci alıyor. Bu puan, TYT ve AYT sonuçlarının ilgili ağırlıklarla birleşmesiyle oluşur. Kendi durumunuzu görmek için YKS puan hesaplama sayfasındaki araçtan yararlanabilirsiniz.

Taban puan ve başarı sıralaması bilgisi neden eksik görünüyor?

Sayfadaki tabloda yer alan verilere göre bir programın taban puanı 382,78 olarak görünüyor. Diğer programın taban puanı ile iki programın başarı sıralaması platformda bulunmuyor. Bunun nedeni verinin henüz kayda geçmemiş olması ya da programın ilgili dönemde bu bilgiyi üretmemiş olması olabilir. Kesin neden için resmî kaynaklara başvurmanızı öneririz.

Taban puan her dönem aynı mı kalır?

Hayır. Taban puanlar ve başarı sıralamaları yıldan yıla değişebilir. Sınavın zorluğu, aday sayısı, kontenjan ve tercih eğilimleri sonucu etkiler. Sayfadaki rakamları kesin bir hedef değil, yaklaşık bir referans olarak düşünmek daha doğrudur.

Bölüm örgün mü yoksa ikinci öğretim mi?

Sayfadaki iki program da platformda "ÖR" koduyla, yani örgün öğretim olarak görünüyor. Bu bölüm için ikinci öğretim seçeneği listelenmiyor. Ders saatleri ve devam koşulları gibi ayrıntıları üniversitenin kendi duyurularından öğrenebilirsiniz.

Bölümü başka şehirlerde de okumak mümkün mü?

Platformdaki kayıtlara göre iki programın ikisi de İstanbul'da bulunuyor. Başka bir şehirde bu adla listelenen program görünmüyor. İstanbul'daki diğer seçenekleri görmek için İstanbul Üniversiteleri sayfasına göz atabilirsiniz.

Mezunlar hangi alanlarda çalışabilir?

Mezunlar otomasyon, savunma ve havacılık, otomotiv, lojistik, tarım teknolojileri, sağlık cihazları ve araştırma-geliştirme gibi alanlarda görev alabilir. Kontrol, gömülü yazılım, sistem tasarımı ve test mühendisliği tipik rollerdir. Çalışma alanı, aldığınız seçmeli dersler ve yaptığınız projelerle şekillenir. Bu bilgi genel bir çerçevedir. Kesin istihdam ve unvan koşulları için üniversitenin kariyer birimine başvurabilirsiniz.

Bu bölümü okuduktan sonra lisansüstü eğitim yapabilir miyim?

Evet, lisans diploması lisansüstü başvuru için gerekli temel koşulu sağlar. Başvuru koşulları programdan programa değişir. Not ortalaması, yabancı dil düzeyi ve ek sınav gereklilikleri enstitünün duyurularında yer alır. Seçenekleri yüksek lisans programları sayfasından inceleyebilirsiniz.

Bölüm seçimine karar vermeden önce ne yapmalıyım?

Üniversitenin bölüm sayfasını ve ders planını inceleyin, öğretim kadrosunun çalışma alanlarına bakın, mümkünse kampüsü ve laboratuvarları görün. Bölümde okuyan öğrencilerle ve mezunlarla konuşun. Küçük bir robotik projesi deneyerek alanın size uygun olup olmadığını test etmek de karar sürecinizi destekler.