Салттуу түрдө алдыңкы дөңгөлөктөрү менен башкарылган пилотсуз жер үстүндөгү унаалар, айрыкча тар мейкиндиктерде же унаалар тобу өзүнүн тизилишин тез өзгөртүшү керек болгондо, минималдуу бурулуш радиусу жана багытты өзгөртүү зарылдыгы себептүү кыймылдуулук жагынан чектелиши мүмкүн. Бул изилдөөдө төрт дөңгөлөктүн тең кыймылдатылышы жана багытталышы өз алдынча башкарылган 4WIDS — Four-Wheel Independent Drive and Steering унаалары үчүн Adaptive Multi-Mode (AMM) деп аталган ыңгайлашма көп режимдүү формацияны башкаруу ыкмасы иштелип чыккан.

Система бир эле башкаруу режимин дайыма колдонуунун ордуна, унаа ошол учурда аткарышы керек болгон маневрдин багытын, каптал жана узунунан позиция каталарын жана унаанын ылдамдыгын баалап, үч негизги кыймыл режиминин арасынан тандайт: крабдык башкаруу (crab steering), төрт дөңгөлөктү карама-каршы багытта башкаруу (4WCS) жана салттуу алдыңкы дөңгөлөк менен башкаруу (FWS). Кичине каптал жылыштарда унаа кузовунун багытын өзгөртпөстөн кыйгач кыймылдай алат, ал эми кеңирээк же жогорку динамиканы талап кылган маневрлерде FWS же 4WCS тандалат.

Жети унаадан турган MATLAB/Simulink симуляцияларында, 5 метрлик каптал тилке алмаштыруу тапшырмасында крабдык башкаруусу бар AMM салттуу FWS менен салыштырганда буйрук кечигүүсүн 0,4 секунддан 0,1 секундга, турукташуу убактысын 7,68 секунддан 1,01 секундга жана туруктуу абалдагы позиция четтөөсүн 0,005 метрден 0,003 метрге чейин азайтканы билдирилген. Бирок изилдөө реалдуу унаа сыноолорун камтыбайт; жыйынтыктар кинематикалык негиздеги симуляция чөйрөсү менен чектелген.

Салттуу башкаруу эмне үчүн формациянын кыймылын чектейт?

Автомобилдин алдыңкы дөңгөлөктөрү гана башкарылганда, унаа түздөн-түз капталга жылып кете албайт. Мисалы, колоннадагы унаа жанындагы тилкеге өтүүнү кааласа, алгач кузовун максат багытына буруп, андан кийин каптал кыймылды пайда кылып, соңунда багытын кайра түздөшү керек.

Бул абал адатта S формасындагы жолду пайда кылат. Жол узарат, маневр убактысы көбөйөт жана тар мейкиндиктерде көбүрөөк бош орун талап кылынат.

Төрт дөңгөлөгү өз алдынча башкарылган 4WIDS архитектурасы болсо, ошол эле унаага ар түрдүү кинематикалык жүрүм-турумга ээ болууга мүмкүндүк берет. Изилдөөнүн 5-бетиндеги 4-сүрөт Ackermann башкаруусунун төрт түрүн катар көрсөтөт:

• алдыңкы дөңгөлөктөрдүн Ackermann башкаруусу,
• арткы дөңгөлөктөрдүн Ackermann башкаруусу,
• төрт дөңгөлөктүн баарын бир багытта буруу,
• төрт дөңгөлөктү карама-каршы багыттарга буруу.

Алдыңкы дөңгөлөк үчүн Ackermann геометриясы

Салттуу алдыңкы дөңгөлөк менен башкарууда ички жана тышкы дөңгөлөктөр бир эле көз ирмемдик бурулуш борборуна багытталышы керек. Изилдөөдө анын геометриялык шарты төмөнкүдөй берилет:

cot β₁ − cot α₁ = K / L

Бул жерде K издин туурасын, L дөңгөлөк базасын, α₁ ички дөңгөлөктүн бурчун жана β₁ тышкы дөңгөлөктүн бурчун көрсөтөт.

Ички дөңгөлөктүн бурчу белгилүү болгондо тышкы дөңгөлөктүн бурчу:

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

байланышы менен эсептелет.

Төрт дөңгөлөктү карама-каршы багытта башкаруу эмне берет?

4WCS режиминде алдыңкы жана арткы дөңгөлөктөр карама-каршы багыттарга бурулат. Бул түзүлүш унаанын көз ирмемдик бурулуш борборун кузовго жакындатып, кичирээк бурулуш радиусуна мүмкүндүк берет.

Макаланын 6-бетиндеги 6-сүрөт алдыңкы жана арткы дөңгөлөктөрдүн бир жалпы бурулуш борборунун айланасындагы геометриясын көрсөтөт. Авторлор бирдей дөңгөлөк бурчу шарттарында төрт дөңгөлөктү карама-каршы багытта башкаруу FWS менен салыштырганда бурулуш радиусун болжол менен 0,5L га азайта аларын белгилешет; бул жерде L — унаанын дөңгөлөк базасы.

Ишке ашыруунун жөнөкөйлөштүрүлгөн вариантында алдыңкы жана арткы негизги башкаруу бурчтары тең деп кабыл алынганда, дөңгөлөк бурчтары:

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

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

түрүндө эсептелет.

Крабдык Башкаруу Унаалардын Түздөн-Түз Капталга Жылышын Кантип Камсыз Кылат?

Крабдык башкаруу режиминде төрт дөңгөлөктүн баары бирдей бурчка бурулат. Ошентип, унаа кузовунун багытын өзгөртпөстөн башка багытта кыймылдай алат. Башкача айтканда, унаанын кыймыл багыты менен кузовунун багыты бири-биринен ажыратылышы мүмкүн.

Төрт дөңгөлөктүн башкаруу байланышы:

δ_fl = δ_fr = δ_rl = δ_rr = δ_crab

түрүндө аныкталган.

Глобалдык координаттар системасындагы кыймыл болсо:

Ẋ = v · cos(θ + δ_crab)

Ẏ = v · sin(θ + δ_crab)

θ̇ = 0

түрүндө берилет.

Акыркы теңдеме өзгөчө маанилүү. Унаа каптал компоненти бар кыймылды аткарып жатканда кузовунун yaw бурчун өзгөртүүгө милдеттүү эмес.

Бирок бул мүмкүнчүлүк чексиз эмес. Изилдөөдө физикалык башкаруу механизми 60° га жете алары айтылганына карабастан, кыймыл учурунда чоң каптал күчтөрүн жана оодарылып кетүү коркунучун чектөө үчүн программалык краб бурчу болжол менен 0,52 радиан, башкача айтканда 30° менен чектелген.

Башкаруу системасы үч катмарга бөлүнөт

AMM ыкмасы иерархиялык башкаруу архитектурасын колдонот:

1. Формацияны пландаштыруу катмары
2. Башкаруу режимин тандоо катмары
3. Траекторияны көзөмөлдөө катмары

Макаланын 8-бетиндеги 7-сүрөт бул архитектураны көрсөтөт. Лидер унаада иштеген борборлоштурулган пландоочу айлана-чөйрө маалыматын жана лидердин реалдуу убакыттагы абалын колдонуп, бардык унаалардын максаттуу позицияларын эсептейт.

Андан кийин Steering Mode Selector ар бир унаа үчүн ылайыктуу башкаруу режимин аныктайт. Максаттуу позициялар байланыш шинасы аркылуу унааларга жөнөтүлөт. Ар бир унаа өз алдынча жабык контурлуу көзөмөлдөө башкаруусун жүргүзөт.

Virtual Structure ыкмасы формацияны кантип сактайт?

Изилдөөдө Virtual Structure ыкмасы колдонулуп, унаалардын бүт тобу бирдиктүү геометриялык түзүлүш катары каралат. Ар бир унаанын лидер унаага карата болушу керек болгон салыштырмалуу позициясы аныкталат.

Изилдөөчүлөр төрт негизги формацияны колдонушат:

• узунунан же туурасынан түз сызыктуу формация,
• V формациясы,
• тик бурчтук формациясы,
• тегерек/жаа түрүндөгү формация.

Мисалы, узунунан колонна формациясында i-унаанын салыштырмалуу позициясы:

d^col_i = [−(i−1)L_col, 0]^T

түрүндө аныкталат.

Туурасынан түз сызыктуу формация үчүн:

d^row_i = [0, (4−i)L_row]^T

колдонулат.

Лидер унаанын глобалдык позициясы белгилүү болгондо ээрчиген унаанын абсолюттук максаттуу позициясы:

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

менен эсептелет.

Эмне үчүн классикалык PID ордуна кайтарым байланыш аркылуу сызыктандыруу колдонулат?

Унаанын кыймылында узунунан ылдамдануу менен багыт өзгөрүүсү бири-биринен толук көз карандысыз эмес. Айрыкча жогорку ылдамдыкта же чоң ийрилик менен аткарылган маневрлерде бул байланыш классикалык PID башкаруусунун натыйжалуулугун төмөндөтүшү мүмкүн.

Ошондуктан изилдөөчүлөр глобалдык X жана Y багыттарын эки виртуалдык башкаруу киришине бөлүшөт:

Ẍ = u_x

Ÿ = u_y

Чыныгы физикалык ылдамдануу a жана yaw ылдамдыгы ω болсо:

a = u_x cosθ + u_y sinθ

ω = (1/v)(−u_x sinθ + u_y cosθ)

түрүндө кайра алынат.

Алдыңкы дөңгөлөктүн башкаруу бурчу:

δ = arctan(ωL/v)

байланышы менен эсептелет.

Ошентип, сызыктуу эмес байланышкан система X жана Y багыттарында эки көз карандысыз экинчи тартиптеги системага айландырылат.

Башкаруунун туруктуулугу кантип көрсөтүлдү?

e_x жана e_y көзөмөлдөө каталары үчүн жабык контур динамикасы:

ë_x + K_d,xė_x + K_p,xe_x = 0

ë_y + K_d,yė_y + K_p,ye_y = 0

түрүндө алынат.

Routh-Hurwitz критерийине ылайык, K_p > 0 жана K_d > 0 тандалганда мүнөздөмө теңдемесинин түптөрү комплекстүү тегиздиктин сол жарымында калып, көзөмөлдөө каталары асимптотикалык түрдө нөлгө умтулары көрсөтүлөт.

Система Кайсы Башкаруу Режимин Качан Тандайт?

AMM системасынын негизги жаңылыгы — көп башкаруу режимине ээ болушу гана эмес, аларды тапшырма учурунда автоматтык түрдө тандашы.

Алгач максаттуу позиция катасы унаанын өз координаттар системасына өткөрүлөт:

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

Андан кийин максаттын унаанын багытына карата бурчу:

α_maneuver = atan2(y_err, x_err)

менен эсептелет.

Изилдөөдө мындан тышкары кайтарым байланыш аркылуу сызыктандыруу теңдемесиндеги 1/v мүчөсү төмөн ылдамдыкта сандык көйгөй жаратышы мүмкүн болгондуктан, 0,5 m/s төмөн ылдамдыкты коргоо чеги колдонулат.

Изилдөөнүн Ыкмасы жана Жыйынтыктары

Симуляция платформасы

Текшерүү үчүн MATLAB/Simulink R2023a чөйрөсүндө жети 4WIDS пилотсуз унаадан турган формация модели курулган.

Симуляция параметрлеринин айрымдары:

• Симуляция кадамы: 0,01 s
• Унаанын дөңгөлөк базасы: L = 2,0 m
• Унаалардын саны: 7
• Негизги салыштыруу ыкмасы: салттуу FWS формация башкаруусу

Симуляция төрт негизги компоненттен турат: глобалдык эталон генератору, борборлоштурулган формация пландоочусу, жети өзүнчө бөлүштүрүлгөн унаа башкаруу контуру жана маалымат/визуалдаштыруу инфраструктурасы.

1-сценарий: Параллелдүү тилке алмаштыруу

Биринчи эксперимент таза каптал кыймылдагы AMM артыкчылыгын изилдейт. Жети унаадан турган колонна формациясы X багытында баратып коңшу тилкеге өтөт.

AMM системасында унаалар кичине каптал четтөөдө крабдык башкарууга өтүп, кузов бурчун болжол менен туруктуу кармайт. Салттуу FWS болсо адегенде yaw бурчун жаратышы керек болгондуктан S формасындагы узунураак жолду өтөт.

Макаланын 17-бетиндеги 9-сүрөт бул айырманы ачык көрсөтөт. AMM ийри сызыгы максаттуу каптал позицияга тез жана трапеция сымал жеткенде, FWS ийри сызыгында байкаларлык кечигүү көрүнөт.

5 метрлик каптал жылыштагы өлчөнгөн айырма

Турукташуу убактысы тилке алмаштыруу буйругу алынгандан тартып максаттуу позициядан четтөө %2 ден төмөн түшкөнгө чейинки убакыт катары аныкталган.

Крабдык Башкаруу Ар Бир Жагдайда FWSден Жакшыбы?

Жок. Изилдөөнүн маанилүү жыйынтыктарынын бири — көп режимдүү система эмне үчүн зарыл экенин көрсөткөн ушул натыйжалуулук компромисси.

Крабдык башкаруу кичине каптал түзөтүүлөрдө өтө кыска жол бере алат; бирок унаа кыйгач жүргөндө узунунан ылдамдык компоненти:

v_x = v cos α

байланышына ылайык азайышы мүмкүн.

Ошондуктан чоң каптал аралыкта же жогорку ылдамдыктагы формация өзгөрүүсүндө FWS айрым унаалар үчүн ылайыгыраак болушу мүмкүн.

Изилдөөнүн 18-бетиндеги 11-сүрөт краб жана FWS режимдеринин X жана Y багыттарындагы кыймылдарын салыштырат. Краб режиминде каптал максатка түзүрөөк жетсе, FWS узунунан ылдамдыкты жакшыраак сактай алат.

2-сценарий: Колоннадан туурасынан жана V формациясына өтүү

Экинчи экспериментте унаалар бир эле формация өзгөрүүсүнүн ичинде да ар башка башкаруу режимдерин тандай алабы деген суроо текшерилген.

Башкаруу системасы тапшырманы каптал жылыштын өлчөмүнө жараша классификациялайт.

Ички унаалар — мисалы C2 жана C3: Каптал четтөө болжол менен 6 метрден аз болгондо тапшырма “майда жөндөө” катары классификацияланып, Crab Mode тандалган. Ошентип унаалар кыска, түз/кыйгач жолдор менен максаттуу позицияларына жеткен.

Сырткы унаалар — мисалы C6 жана C7: Каптал кыймыл 10 метрден ашканда жана формацияга жетиш үчүн жогорураак узунунан ылдамдык талап кылынганда система муну жогорку динамикалуу маневр катары баалап, FWS колдонгон.

Макаланын 19. жана 20-беттериндеги 12-сүрөт жана 13-сүрөт жети унаанын V формациясы менен туурасынан түз сызыктуу формациянын ортосунда кайра уюшулушун көрсөтөт.

Режимдердин ортосунда тынымсыз которулуу кантип алдын алынат?

Көп режимдүү башкаруу системаларында чекке жакын майда ката өзгөрүүсү башкаргычтын режимди улам-улам алмаштыруусуна алып келиши мүмкүн. Бул көрүнүш chattering же башкаруу титирөөсү деп аталат.

Изилдөөчүлөр муну азайтуу үчүн:

• гистерезистик салыштыруу логикасын,
• тапшырманы кулпулоо механизмин,
• anti-jitter таймерлерин,
• баскычтуу ылдамдык пландаштыруусун

колдонушкан.

Симуляцияда айрыкча сырткы C6 жана C7 унааларынын ката мааниси чекке жакын өзгөрсө да, FWS режими маневр негизинен аяктаганга чейин сакталган. Ошентип режим которуулардан пайда болушу мүмкүн болгон баскычтуу термелүүлөр алдын алынган.

Изилдөөнүн негизги жыйынтыгы

Изилдөө бир эле башкаруу түрү бардык формация тапшырмалары үчүн эң ылайыктуу вариант эмес экенин көрсөтөт.

Кичине каптал түзөтүүлөрдө крабдык башкаруу эң кыска кыймыл геометриясын камсыз кыла алат. Тар бурулуштарда 4WCS кичинекей бурулуш радиусунун артыкчылыгын колдоно алат. Чоң аралыктагы же жогорку ылдамдыктагы кыймылдарда болсо FWS туруктуулук жана узунунан ылдамдык жагынан артыкчылык бере алат.

AMM системасы ушул үч жүрүм-турумду бир эле унаада динамикалык түрдө бириктирүүнү максат кылат.

Изилдөөнүн чектөөлөрү

1. Реалдуу унаа эксперименти жүргүзүлгөн эмес. Жыйынтыктар MATLAB/Simulink симуляцияларынан алынган.
2. Унаанын толук динамикасы моделденген эмес. Дөңгөлөктүн каптал деформациясы жана жол-бет жабышуу коэффициенти сыяктуу сызыктуу эмес таасирлер деталдуу моделге киргизилген эмес.
3. Байланыш идеалдуу деп кабыл алынган. Реалдуу системалардагы кечигүү жана пакет жоготуулары изилденген эмес.
4. Динамикалык тоскоолдуктардан качуу азырынча кеңири түрдө ырасталган эмес.
5. Жогорку тактыктагы физика кыймылдаткычы колдонулган эмес. Изилдөө негизинен башкаруу логикасы жана кинематикалык чектөөлөрдүн теориялык ырасталышына багытталган.

Авторлор кийинки этапта жогорку тактыктагы динамикалык моделдерди, байланыш чектөөлөрү үчүн байкоочу негизиндеги абал компенсациясын, Model Predictive Control негизиндеги динамикалык тоскоолдуктардан качууну жана реалдуу 4WIDS унаа эксперименттерин пландап жатышат.

Булак жана Ыкма Эскертмеси

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

Авторлор: Yongshuo Li, Huijun Yue, Hongjun Yu, Jie Gu, Zheng Li жана Jicheng Fan.

Журнал: Machines.

Жыл / Том / Макала: 2026, 14, 80.

DOI: 10.3390/machines14010080

Жөнөтүлгөн: 3 декабрь 2025.

Ревизия: 31 декабрь 2025.

Кабыл алынган: 6 январь 2026.

Жарыяланган: 8 январь 2026.

Жарыялоочу: MDPI.

Лицензия: Creative Commons Attribution — CC BY.

Изилдөө түрү: Автономдуу унаалардын формациясын башкарууга арналган математикалык моделдөө жана MATLAB/Simulink негизиндеги башкаруу системасынын симуляциясы.

Унаа архитектурасы: Four-Wheel Independent Drive and Steering — 4WIDS.

Сунушталган ыкма: Adaptive Multi-Mode — AMM cooperative formation control.

Негизги компоненттер: Virtual Structure формация пландоочусу, ыңгайлашма steering-mode selector, кайтарым байланыш аркылуу сызыкталган траектория көзөмөлү, гистерезис жана тапшырманы кулпулоо механизмдери.

Текшерүү чөйрөсү: MATLAB/Simulink R2023a; жети унаа; 0,01 s симуляция кадамы; 2,0 m дөңгөлөк базасы.

Маалыматка жетүү: Изилдөөнүн түпнуска маалыматтары жана кошумча материалдары Zenodo жазуусу аркылуу жеткиликтүү экени билдирилет.

Каржылоо: “Science and Innovation Yongjiang 2035” Ningbo City Key R&D Program, No. 2025Z005; ошондой эле Beijing Institute of Space Launch Technology колдоосу.

Кызыкчылыктардын кагылышы: Авторлор кызыкчылыктардын кагылышы жок экенин билдиришет.

Жазуу куралы боюнча түшүндүрмө: Макаланын грамматикалык окулушун жакшыртуу максатында жазуу процессинде DeepSeek V3.2 колдонулганы көрсөтүлгөн.

Илимий интерпретациянын чеги: Отчетто көрсөтүлгөн натыйжалуулук жакшыртуулары кинематикалык негиздеги MATLAB/Simulink симуляцияларына тиешелүү. Дөңгөлөк-жол өз ара аракеттенүүсү, байланыш кечигүүлөрү, пакет жоготуулары, татаал динамикалык тоскоолдуктар жана реалдуу унаанын жүрүм-туруму азырынча ошол эле масштабда ырасталган эмес.