Ənənəvi ön təkərlə idarə olunan pilotsuz quru nəqliyyat vasitələri, xüsusilə dar sahələrdə və ya bir nəqliyyat vasitəsi qrupunun düzülüşünü sürətlə dəyişməsi lazım gəldikdə minimum dönmə radiusu və istiqamət dəyişdirmə zərurəti səbəbilə hərəkət qabiliyyəti baxımından məhdud qala bilər. Bu araşdırmada dörd təkərin həm hərəkətinin, həm də istiqamətləndirilməsinin müstəqil şəkildə idarə oluna bildiyi 4WIDS — Four-Wheel Independent Drive and Steering nəqliyyat vasitələri üçün Adaptive Multi-Mode (AMM) adlı uyğunlaşan çoxrejimli formasiya idarəetmə üsulu hazırlanmışdır.

Sistem davamlı olaraq yalnız bir sükan rejimindən istifadə etmək əvəzinə, nəqliyyat vasitəsinin həmin anda yerinə yetirməli olduğu manevrin istiqamətini, yanal və uzununa mövqe xətalarını və nəqliyyat vasitəsinin sürətini qiymətləndirərək üç əsas hərəkət rejimi arasında seçim edir: krab sükanı (crab steering), dörd təkərin əks-istiqamətli idarə edilməsi (4WCS) və ənənəvi ön təkər sükanı (FWS). Kiçik yanal sürüşmələrdə nəqliyyat vasitəsi gövdəsinin istiqamətini dəyişmədən diaqonal hərəkət edə bildiyi halda, daha geniş və ya daha yüksək dinamika tələb edən manevrlərdə FWS və ya 4WCS seçilir.

Yeddi nəqliyyat vasitəsindən ibarət MATLAB/Simulink simulyasiyalarında, 5 metrlik yanal zolaq dəyişmə tapşırığında krab sükanlı AMM idarəetməsinin ənənəvi FWS ilə müqayisədə komanda gecikməsini 0,4 saniyədən 0,1 saniyəyə, qərarlaşma müddətini 7,68 saniyədən 1,01 saniyəyə və sabit vəziyyət mövqe sapmasını 0,005 metrdən 0,003 metrə endirdiyi bildirilmişdir. Lakin tədqiqat real nəqliyyat vasitəsi sınaqlarını əhatə etmir; nəticələr kinematik əsaslı simulyasiya mühiti ilə məhdudlaşır.

Ənənəvi sükan idarəetməsi formasiya hərəkətini niyə məhdudlaşdırır?

Avtomobilin yalnız ön təkərləri istiqamətləndirildikdə nəqliyyat vasitəsi birbaşa yana sürüşə bilmir. Məsələn, konvoydakı bir nəqliyyat vasitəsi yanındakı zolağa keçmək istədikdə əvvəlcə gövdəsini hədəf istiqamətə çevirməli, sonra yanal hərəkət yaratmalı və daha sonra istiqamətini yenidən düzəltməlidir.

Bu vəziyyət adətən S formasında bir yol yaradır. Yol uzanır, manevr müddəti artır və dar sahələrdə daha çox boşluq tələb olunur.

Dörd təkəri müstəqil şəkildə istiqamətləndirilə bilən 4WIDS arxitekturası isə eyni nəqliyyat vasitəsinin müxtəlif kinematik davranışlara sahib olmasına imkan verir. Araşdırmanın 5. səhifəsindəki Şəkil 4 dörd Ackermann sükan rejimini yanaşı göstərir:

• ön təkər Ackermann istiqamətləndirilməsi,
• arxa təkər Ackermann istiqamətləndirilməsi,
• dörd təkərin eyni istiqamətdə yönləndirilməsi,
• dörd təkərin əks istiqamətlərdə yönləndirilməsi.

Ön təkər Ackermann həndəsəsi

Ənənəvi ön təkər sükanında daxili və xarici təkərlərin eyni ani dönmə mərkəzinə yönəlməsi tələb olunur. Araşdırmada bunun həndəsi şərti belə verilir:

cot β₁ − cot α₁ = K / L

Burada K iz enini, L təkər bazasını, α₁ daxili təkər bucağını və β₁ xarici təkər bucağını göstərir.

Daxili təkər bucağı məlum olduqda xarici təkər bucağı:

β₁ = arctan[(L · tan α₁) / (L + K · tan α₁)]

əlaqəsi ilə hesablanır.

Dörd təkərin əks istiqamətli idarə edilməsi nə təmin edir?

4WCS rejimində ön və arxa təkərlər əks istiqamətlərə çevrilir. Bu quruluş nəqliyyat vasitəsinin ani dönmə mərkəzini gövdəyə yaxınlaşdıraraq daha kiçik dönmə radiusuna imkan verir.

Məqalənin 6. səhifəsindəki Şəkil 6, ön və arxa təkərlərin vahid ümumi dönmə mərkəzi ətrafındakı həndəsəsini göstərir. Müəlliflər eyni təkər bucağı şərtlərində dörd təkərin əks istiqamətli idarə edilməsinin FWS ilə müqayisədə dönmə radiusunu təxminən 0,5L qədər azalda biləcəyini bildirirlər; burada L nəqliyyat vasitəsinin təkər bazasıdır.

Tətbiqin sadələşdirilmiş variantında ön və arxa əsas sükan bucaqları bərabər qəbul edildikdə təkər bucaqları:

δ_fl = δ_rl = arctan[(L tan δ) / (−K tan δ + L)]

δ_fr = δ_rr = arctan[(L tan δ) / (K tan δ + L)]

şəklində hesablanır.

Krab Sükanı Nəqliyyat Vasitələrinin Birbaşa Yana Hərəkət Etməsini Necə Təmin Edir?

Krab sükanı rejimində dörd təkərin hamısı eyni bucağa çevrilir. Beləliklə, nəqliyyat vasitəsi gövdəsinin istiqamətini dəyişdirmədən başqa bir istiqamətdə hərəkət edə bilir. Başqa sözlə, nəqliyyat vasitəsinin hərəkət istiqaməti ilə gövdənin istiqaməti bir-birindən ayrılır.

Dörd təkərin istiqamətləndirmə əlaqəsi:

δ_fl = δ_fr = δ_rl = δ_rr = δ_crab

şəklində təyin edilir.

Qlobal koordinat sistemindəki hərəkət isə:

Ẋ = v · cos(θ + δ_crab)

Ẏ = v · sin(θ + δ_crab)

θ̇ = 0

şəklində ifadə olunur.

Son bərabərlik kritik əhəmiyyət daşıyır. Nəqliyyat vasitəsi yanal komponentli hərəkət edərkən gövdəsinin yaw bucağını dəyişdirmək məcburiyyətində deyil.

Lakin bu qabiliyyət məhdudiyyətsiz deyil. Araşdırmada fiziki sükan mexanizminin 60°-yə çata bildiyi bildirilsə də, hərəkət zamanı yüksək yanal qüvvələri və aşma riskini məhdudlaşdırmaq məqsədilə proqram təminatında krab bucağı təxminən 0,52 radian, yəni 30° ilə məhdudlaşdırılmışdır.

İdarəetmə sistemi üç qata bölünür

AMM yanaşması iyerarxik idarəetmə arxitekturasından istifadə edir:

1. Formasiya planlaşdırma qatı
2. Sükan rejimi seçim qatı
3. Trayektoriya izləmə qatı

Məqalənin 8. səhifəsindəki Şəkil 7 bu arxitekturanı göstərir. Lider nəqliyyat vasitəsində işləyən mərkəzləşdirilmiş planlayıcı ətraf mühit məlumatından və liderin real vaxt vəziyyətindən istifadə edərək bütün nəqliyyat vasitələrinin hədəf mövqelərini hesablayır.

Bundan sonra Steering Mode Selector hər nəqliyyat vasitəsi üçün uyğun istiqamətləndirmə rejimini müəyyən edir. Hədəf mövqeləri rabitə şini vasitəsilə nəqliyyat vasitələrinə göndərilir. Hər nəqliyyat vasitəsi öz müstəqil qapalı dövrə izləmə idarəetməsini yerinə yetirir.

Virtual struktur üsulu formasiyanı necə qoruyur?

Araşdırmada Virtual Structure yanaşmasından istifadə edilərək bütün nəqliyyat vasitələri qrupu vahid həndəsi struktur kimi nəzərdən keçirilir. Hər nəqliyyat vasitəsinin liderə görə saxlamalı olduğu nisbi mövqe müəyyən edilir.

Tədqiqatçılar dörd əsas formasiyadan istifadə edirlər:

• uzununa və ya üfüqi xətti formasiya,
• V formasiyası,
• düzbucaqlı formasiya,
• dairəvi/qövs formalı formasiya.

Məsələn, uzununa kolon formasiyasında i-ci nəqliyyat vasitəsinin nisbi mövqeyi:

d^col_i = [−(i−1)L_col, 0]^T

kimi müəyyən edilir.

Üfüqi xətti formasiya üçün:

d^row_i = [0, (4−i)L_row]^T

istifadə olunur.

Lider nəqliyyat vasitəsinin qlobal mövqeyi məlum olduqda təqibçi nəqliyyat vasitəsinin mütləq hədəf mövqeyi:

[x^target_i, y^target_i]^T = [x_L, y_L]^T + R(θ_L)d^ref_i

ilə hesablanır.

Niyə klassik PID əvəzinə geri əlaqə ilə xəttiləşdirmə istifadə olunur?

Nəqliyyat vasitəsinin hərəkətində uzununa sürətlənmə ilə istiqamət dəyişikliyi bir-birindən tam müstəqil deyil. Xüsusilə yüksək sürətdə və ya yüksək əyrilikli manevrlərdə bu əlaqə klassik PID idarəetməsinin performansını azalda bilər.

Tədqiqatçılar buna görə qlobal X və Y istiqamətlərini iki virtual idarəetmə girişinə ayırırlar:

Ẍ = u_x

Ÿ = u_y

Həqiqi fiziki sürətlənmə a və yaw sürəti ω isə:

a = u_x cosθ + u_y sinθ

ω = (1/v)(−u_x sinθ + u_y cosθ)

şəklində yenidən əldə edilir.

Ön təkərin sükan bucağı:

δ = arctan(ωL/v)

əlaqəsi ilə hesablanır.

Beləliklə, qeyri-xətti əlaqəli sistem X və Y istiqamətlərində iki müstəqil ikinci dərəcəli sistemə çevrilir.

İdarəetmənin sabitliyi necə göstərildi?

İzləmə xətaları e_x və e_y üçün qapalı dövrə dinamikası:

ë_x + K_d,xė_x + K_p,xe_x = 0

ë_y + K_d,yė_y + K_p,ye_y = 0

şəklində əldə edilir.

Routh-Hurwitz meyarına görə K_p > 0 və K_d > 0 seçildikdə xarakteristik tənliyin köklərinin kompleks müstəvinin sol yarısında qaldığı və izləmə xətalarının asimptotik olaraq sıfıra yönəldiyi göstərilir.

Sistem Hansı Sükan Rejimini Nə Zaman Seçir?

AMM sisteminin əsas yeniliyi yalnız çoxlu sükan rejiminə malik olması deyil, onların tapşırıq zamanı avtomatik seçilməsidir.

Əvvəlcə hədəf mövqe xətası nəqliyyat vasitəsinin öz koordinat sisteminə çevrilir:

[x_err, y_err]^T = R(θ_i)^T [x^target_i−x_i, y^target_i−y_i]^T

Daha sonra hədəfin nəqliyyat vasitəsinin istiqamətinə görə bucağı:

α_maneuver = atan2(y_err, x_err)

ilə hesablanır.

Araşdırmada həmçinin geri əlaqə ilə xəttiləşdirmə tənliyindəki 1/v terminindən dolayı aşağı sürətlərdə yarana biləcək ədədi problemlərin qarşısını almaq üçün 0,5 m/s aşağı sürət qoruma həddi istifadə olunur.

Araşdırmanın Metodu və Nəticələri

Simulyasiya platforması

Yoxlama üçün MATLAB/Simulink R2023a mühitində yeddi ədəd 4WIDS pilotsuz nəqliyyat vasitəsindən ibarət formasiya modeli qurulmuşdur.

Simulyasiya parametrlərindən bəziləri:

• Simulyasiya addımı: 0,01 s
• Nəqliyyat vasitəsinin təkər bazası: L = 2,0 m
• Nəqliyyat vasitələrinin sayı: 7
• Əsas müqayisə üsulu: ənənəvi FWS formasiya idarəetməsi

Simulyasiya dörd əsas komponentdən ibarətdir: qlobal istinad generatoru, mərkəzləşdirilmiş formasiya planlayıcısı, yeddi ayrı paylanmış nəqliyyat vasitəsi idarəetmə dövrəsi və məlumat/vizuallaşdırma infrastrukturu.

Ssenari 1: Paralel zolaq dəyişməsi

İlk təcrübə saf yanal hərəkətdə AMM-nin üstünlüyünü araşdırır. Yeddi nəqliyyat vasitəli kolon formasiyası X istiqamətində irəliləyərkən qonşu zolağa keçir.

AMM sistemində nəqliyyat vasitələri kiçik yanal sapmada krab sükanına keçərək gövdə bucağını təxminən sabit saxlayır. Ənənəvi FWS isə əvvəlcə yaw bucağı yaratmalı olduğuna görə S formalı daha uzun yol izləyir.

Məqalənin 17. səhifəsindəki Şəkil 9 bu fərqi aydın göstərir. AMM əyrisi hədəf yanal mövqeyə sürətlə və trapezoidal şəkildə çatarkən, FWS əyrisində nəzərəçarpacaq gecikmə görünür.

5 metrlik yanal sürüşmədə ölçülən fərq

Qərarlaşma müddəti, zolaq dəyişmə komandasının qəbul edilməsindən hədəf mövqeyə görə sapmanın %2-dən aşağı düşməsinə qədər keçən müddət kimi müəyyən edilmişdir.

Krab Sükanı Hər Vəziyyətdə FWS-dən Daha Yaxşıdırmı?

Xeyr. Araşdırmanın mühüm nəticələrindən biri çoxrejimli sistemin niyə lazım olduğunu göstərən bu performans kompromisidir.

Krab sükanı kiçik yanal düzəlişlərdə çox qısa yol təmin edə bilər; lakin nəqliyyat vasitəsi diaqonal hərəkət etdikdə uzununa sürət komponenti:

v_x = v cos α

əlaqəsinə görə azala bilər.

Bu səbəbdən böyük yanal məsafələrdə və ya yüksək sürətli formasiya dəyişikliklərində FWS bəzi nəqliyyat vasitələri üçün daha uyğun ola bilər.

Araşdırmanın 18. səhifəsindəki Şəkil 11, krab və FWS rejimlərinin X və Y istiqamətlərindəki hərəkətlərini müqayisə edir. Krab rejimində yanal hədəfə daha birbaşa çatıldığı halda, FWS uzununa sürəti daha yaxşı qoruya bilər.

Ssenari 2: Kolondan üfüqi və V formasiyasına keçid

İkinci təcrübədə nəqliyyat vasitələrinin eyni formasiya dəyişikliyi zamanı belə müxtəlif sükan rejimləri seçə bilməsi sınaqdan keçirilmişdir.

İdarəetmə sistemi tapşırığı yanal yerdəyişmənin miqdarına görə təsnif edir.

Daxili nəqliyyat vasitələri — məsələn C2 və C3: Yanal sapma təxminən 6 metrdən az olduqda tapşırıq “incə tənzimləmə” kimi təsnif edilmiş və Crab Mode seçilmişdir. Beləliklə nəqliyyat vasitələri qısa, düz/diaqonal yollarla hədəf mövqelərinə getmişlər.

Xarici nəqliyyat vasitələri — məsələn C6 və C7: Yanal hərəkət 10 metrdən çox olduqda və formasiyaya çatmaq üçün daha yüksək uzununa sürət tələb edildikdə sistem bunları yüksək dinamikalı manevrlər kimi qiymətləndirmiş və FWS-dən istifadə etmişdir.

Məqalənin 19. və 20. səhifələrindəki Şəkil 12 və Şəkil 13, yeddi nəqliyyat vasitəsinin V formasiyası ilə üfüqi xətti formasiya arasındakı yenidən qurulmasını göstərir.

Rejimlər arasında davamlı keçid necə önlənir?

Çoxrejimli idarəetmə sistemlərində hədd ətrafında kiçik bir xəta dəyişikliyi idarəedicinin davamlı olaraq rejim dəyişməsinə səbəb ola bilər. Bu vəziyyət chattering və ya idarəetmə titrəyişi kimi tanınır.

Tədqiqatçılar bunu azaltmaq üçün:

• histerezis müqayisə məntiqi,
• tapşırıq kilidləmə mexanizmi,
• anti-jitter taymerləri,
• mərhələli sürət planlaşdırması

istifadə etmişlər.

Simulyasiyada xüsusilə kənardakı C6 və C7 nəqliyyat vasitələrinin xəta dəyəri hədd ətrafında dəyişsə belə, FWS rejimi manevr böyük ölçüdə tamamlanana qədər saxlanılmışdır. Beləliklə rejim keçidlərinin yarada biləcəyi pilləli rəqslər qarşısı alınmışdır.

Araşdırmanın əsas nəticəsi

Araşdırma göstərir ki, tək bir sükan rejimi bütün formasiya tapşırıqları üçün ən uyğun seçim deyil.

Kiçik yanal düzəlişlərdə krab sükanı ən qısa hərəkət həndəsəsini təmin edə bilər. Dar dönmələrdə 4WCS kiçik dönmə radiusundan faydalana bilər. Böyük məsafəli və ya yüksək sürətli hərəkətlərdə isə FWS sabitlik və uzununa sürət baxımından üstünlük verə bilər.

AMM sistemi bu üç davranışı eyni nəqliyyat vasitəsində dinamik şəkildə birləşdirməyi hədəfləyir.

Araşdırmanın məhdudiyyətləri

1. Real nəqliyyat vasitəsi təcrübəsi aparılmamışdır. Nəticələr MATLAB/Simulink simulyasiyalarından əldə edilmişdir.
2. Tam nəqliyyat vasitəsi dinamikası modelləşdirilməmişdir. Təkərin yanal deformasiyası və yol-səth yapışma əmsalı kimi qeyri-xətti təsirlər detallı modelə daxil edilməmişdir.
3. Rabitə ideal qəbul edilmişdir. Real sistemlərdə yarana biləcək gecikmə və paket itkiləri araşdırılmamışdır.
4. Dinamik maneələrdən yayınma hələ geniş şəkildə yoxlanılmamışdır.
5. Yüksək dəqiqlikli fizika mühərriki istifadə edilməmişdir. Araşdırma əsasən idarəetmə məntiqinin və kinematik məhdudiyyətlərin nəzəri yoxlanmasına yönəlmişdir.

Müəlliflər növbəti mərhələdə daha yüksək dəqiqlikli dinamik modellər, rabitə məhdudiyyətləri üçün müşahidəçi əsaslı vəziyyət kompensasiyası, Model Predictive Control əsaslı dinamik maneədən yayınma və real 4WIDS nəqliyyat vasitəsi təcrübələri planlaşdırırlar.

Mənbə və Metod Qeydi

Orijinal başlıq: Dynamic Cooperative Control Method for Highly Maneuverable Unmanned Vehicle Formations Based on Adaptive Multi-Mode Steering

Müəlliflər: Yongshuo Li, Huijun Yue, Hongjun Yu, Jie Gu, Zheng Li və Jicheng Fan.

Jurnal: Machines.

İl / Cild / Məqalə: 2026, 14, 80.

DOI: 10.3390/machines14010080

Təqdim edilmə: 3 dekabr 2025.

Reviziya: 31 dekabr 2025.

Qəbul: 6 yanvar 2026.

Nəşr: 8 yanvar 2026.

Nəşriyyat: MDPI.

Lisenziya: Creative Commons Attribution — CC BY.

Tədqiqat növü: Avtonom nəqliyyat vasitəsi formasiya idarəetməsi üçün riyazi modelləşdirmə və MATLAB/Simulink əsaslı idarəetmə sistemi simulyasiyası.

Nəqliyyat vasitəsi arxitekturası: Four-Wheel Independent Drive and Steering — 4WIDS.

Təklif olunan üsul: Adaptive Multi-Mode — AMM cooperative formation control.

Əsas komponentlər: Virtual Structure formasiya planlayıcısı, uyğunlaşan steering-mode selector, geri əlaqə ilə xəttiləşdirilmiş trayektoriya izləmə, histerezis və tapşırıq kilidləmə mexanizmləri.

Yoxlama mühiti: MATLAB/Simulink R2023a; yeddi nəqliyyat vasitəsi; 0,01 s simulyasiya addımı; 2,0 m təkər bazası.

Məlumat əldəetmə: Araşdırmanın orijinal məlumatlarının və əlavə materiallarının Zenodo qeydiyyatı vasitəsilə əlçatan olduğu bildirilir.

Maliyyələşdirmə: “Science and Innovation Yongjiang 2035” Ningbo City Key R&D Program, No. 2025Z005; həmçinin Beijing Institute of Space Launch Technology dəstəyi.

Maraqların toqquşması: Müəlliflər maraqların toqquşmasının olmadığını bəyan edirlər.

Yazı aləti açıqlaması: Məqalənin qrammatik oxunaqlılığını yaxşılaşdırmaq məqsədilə yazı prosesində DeepSeek V3.2-dən istifadə edildiyi bildirilmişdir.

Elmi şərh sərhədi: Hesabatda təqdim olunan performans yaxşılaşmaları kinematik əsaslı MATLAB/Simulink simulyasiyalarına aiddir. Təkər-yol qarşılıqlı təsiri, rabitə gecikmələri, paket itkisi, mürəkkəb dinamik maneələr və real nəqliyyat vasitəsi davranışı hələ eyni əhatədə yoxlanılmamışdır.