Пайгирии масири пешакӣ муайяншуда аз ҷониби дастгоҳҳои худмухтори зериобӣ дар вақти дуруст ва бо хатои кам, бинобар ҷараёнҳои тағйирёбандаи уқёнус, номуайяниҳои гидродинамикӣ, садои сенсор, маҳдудиятҳои иҷрокунанда ва динамикаи ғайрихаттии ҳаракати дастгоҳ, масъалаи мураккаби идоракунӣ аст. Ин таҳқиқоти баррасӣ Идоракунии Пешгӯии Модели Ғайрихаттӣ, идоракунии мутобиқшаванда, идоракунии устувор, идоракунии режими лағжиш, идоракунии асосёфта ба шабакаи нейронии сунъӣ, мантиқи норавшан ва усулҳои омӯзиши тақвиятиро аз нуқтаи назари пайгирии траекторияи AUV тасниф мекунад; ҷанбаҳои қавӣ ва заифи усулҳоро аз рӯи устуворӣ, пахши таъсири халалрасон, наздикшавӣ, сарбории ҳисоббарорӣ, мустақилият аз модел ва камолоти таҷрибаи физикӣ муҳокима мекунад.

Тибқи синтези баррасӣ, Идоракунии Пешгӯии Модел аз сабаби ворид кардани маҳдудиятҳо мустақиман ба оптимизатсия ва дақиқии баланди пайгирӣ фарқ мекунад; аммо оптимизатсияи онлайн ва эҳтиёҷ ба модели дақиқ татбиқи вақти воқеиро душвор мегардонанд. Идоракунии Режими Лағжиш ба халалҳо тобоварии баланд ва наздикшавии тез медиҳад, вале тағйироти баландбасомади идоракунӣ, ки chattering ном дорад, метавонад фарсудашавии иҷрокунандаҳоро ба вуҷуд орад. Идоракунии мутобиқшаванда метавонад ба параметрҳои тағйирёбанда онлайн ҷавоб диҳад, идоракунии устувор дар баробари номуайяниҳои маҳдуд устувории қавӣ медиҳад, усулҳои шабакаи нейронӣ ва мантиқи норавшан метавонанд динамикаи номаълумро тахминан моделсозӣ кунанд. Омӯзиши тақвиятӣ метавонад бе модели дақиқи AUV сиёсатро омӯзад, аммо ба ҳаҷми зиёди додаҳо, вақти омӯзиш, иқтидори сахтафзор ва тарҳи боэътимоди мукофот ниёз дорад.

Худи таҳқиқот таҷрибаи нави AUV, майдони ягонаи муқоиса ё мета-таҳлили миқдорӣ анҷом надодааст. Натиҷаҳои таҷрибавии пешниҳодшуда синтези ривоятии татбиқҳои ҳавз, зарфи об ва оби кушод аз нашрияҳои қаблии баррасишуда мебошанд. Аз ин рӯ, баҳои “аъло”, “хуб” ё “миёна”, ки ба як усули идоракунӣ дода шудааст, набояд ҳамчун рейтинги универсалии муваффақият аз додаҳои умумии таҷрибавӣ хонда шавад; онҳо арзёбии сифатии муаллифони баррасӣ мебошанд.

Аҳамият барои Туркия

Идоракунии ғайрихаттии AUV метавонад барои харитасозии қаъри баҳр, санҷиши зерсохтори соҳилӣ ва оффшорӣ, назорати хатҳои энергетикӣ ва иртиботии зериобӣ, амалиёти бандар ва киштисозӣ, мониторинги муҳити зист, таҳқиқоти илмӣ ва корҳои ҷустуҷӯии зериобӣ дар Туркия муҳим бошад. Усулҳои муқоисашуда дар баррасӣ метавонанд махсусан ба тарҳи меъмории идоракунии платформаҳои роботии маҳаллӣ, ки дар шароити ҷараёни тағйирёбанда, гум шудани дид, номуайянии модел ва иртиботи маҳдуд кор мекунанд, саҳми методологӣ гузоранд.

Бо вуҷуди ин, хулоса баровардан мумкин нест, ки усулҳо мустақиман дар Туркия қобили татбиқанд. Санҷишҳое, ки ҷараён, тирагӣ, умқ ва шароити гидродинамикии баҳрҳои гуногунро муаррифӣ мекунанд; сенсорҳо ва иҷрокунандаҳои маҳаллӣ; протсессорҳои дарунсохти вақти воқеӣ; масрафи энергия; қатъи иртибот ва амнияти миссия бояд якҷоя арзёбӣ шаванд. Натиҷаҳои симулятсия, таҷрибаҳои ҳавзи хурд ё арзишҳои хато аз модели дигари AUV набояд бе тасдиқи дубора ба дастгоҳи дигаре, ки дар Туркия истифода мешавад, умумӣ карда шаванд.

Чаро пайгирии траектория душвор аст?

Пайгирии траектория аз танҳо пайравӣ кардани роҳи геометрӣ васеътар аст. Дастгоҳ бояд ба нуқтаи муайяни фазоӣ дар вақти муайян расад. Аз ин рӯ, мавқеъ, самтгирӣ ва суръат бояд ҳам бо истиноди фазоӣ ва ҳам замонӣ мувофиқ карда шаванд.

Омилҳои асосие, ки ҳаракати AUV-ро душвор мекунанд:

• Ҳаракатҳои ғайрихаттӣ ва ба ҳам вобастаи шаш дараҷаи озодӣ.
• Актуатсияи нокифоя, ки аз набудани иҷрокунандаи мустақил дар ҳамаи меҳварҳо ба вуҷуд меояд.
• Номуайянии дақиқи параметрҳои модел, ба мисли масса, added mass, damping-и гидродинамикӣ ва маркази buoyancy.
• Мавҷ, ҷараён, муқовимати об ва дигар қувваҳои муҳитии тағйирёбанда бо вақт.
• Saturation, dead zone, таъхир ва таъсирҳои ғайрихаттии вуруд дар винтҳо ва рулҳо.
• Натавонистани ченкунии мустақими мавқеъ, суръат ё ҷараён ё ченкунии онҳо бо садо.
• Bandwidth-и маҳдуд, иртиботи таъхирнок ва дастнорас будани ҷойгиркунии моҳвораӣ дар зери об.

Усулҳое мисли PID-и хаттӣ ё linear-quadratic regulator метавонанд дар нуқтаҳои муайяни кор самаранок бошанд. Аммо ҳангоми тағйироти бузурги самт, ҷараёнҳои қавӣ ва доираи васеи кор, динамикаи AUV аз фарзияҳои хаттӣ дур мешавад. Аз ин рӯ, баррасӣ ба усулҳои идоракунии ғайрихаттӣ тамаркуз мекунад.

Модели AUV бо шаш дараҷаи озодӣ

Шакли 1 дар саҳифаҳои 5. ва 6. муносибати байни системаи координатаи инерсиалии вобаста ба Замин ва системаи координатаи вобаста ба бадани дастгоҳро нишон медиҳад. Вектори мавқеъ ва самтгирии дастгоҳ дар чорчӯбаи инерсиалӣ:

\[ \boldsymbol{\eta}=[x,y,z,\theta,\phi,\psi]^T \]

таъриф мешавад. Дар ин ҷо \(x\), \(y\) ва \(z\) мавқеъро; \(\theta\), \(\phi\) ва \(\psi\) мувофиқи тартиби истифодаи таҳқиқот pitch, roll ва yaw-ро нишон медиҳанд. Вектори суръати хаттӣ ва кунҷии вобаста ба бадан:

\[ \boldsymbol{\nu}=[u,v,w,p,q,r]^T \]

аст. \(u\), \(v\) ва \(w\) суръатҳои хаттии пешу ақиб, паҳлуӣ ва амудиро; \(p\), \(q\) ва \(r\) суръатҳои кунҷиро ифода мекунанд.

Муносибати кинематикӣ:

\[ \dot{\boldsymbol{\eta}}=J(\boldsymbol{\eta})\boldsymbol{\nu} \]

дода шудааст. \(J(\boldsymbol{\eta})\) матритсаи табдили Jacobian-и \(6\times6\) мебошад, ки суръатҳои координатаи баданро ба тағйироти мавқеъ ва самтгирӣ дар системаи координатаи инерсиалӣ табдил медиҳад:

\[ J(\boldsymbol{\eta})= \begin{bmatrix} J_1(\boldsymbol{\eta}) & 0_{3\times3}\\ 0_{3\times3} & J_2(\boldsymbol{\eta}) \end{bmatrix} \]

Матритсаи табдили интиқолӣ дар таҳқиқот чунин дода шудааст:

\[ J_1(\boldsymbol{\eta})= \begin{bmatrix} c_\psi c_\theta & -s_\psi c_\phi+c_\psi s_\theta s_\phi & s_\psi s_\phi+c_\psi c_\phi s_\theta\\ s_\psi c_\theta & c_\psi c_\phi+s_\psi s_\theta s_\phi & -c_\psi s_\phi+s_\psi c_\phi s_\theta\\ -s_\theta & c_\theta s_\phi & c_\theta c_\phi \end{bmatrix} \]

Матритсаи табдили кунҷӣ бошад:

\[ J_2(\boldsymbol{\eta})= \begin{bmatrix} 1 & s_\phi t_\theta & c_\phi t_\theta\\ 0 & c_\phi & -s_\phi\\ 0 & \frac{s_\phi}{c_\theta} & \frac{c_\phi}{c_\theta} \end{bmatrix} \]

мебошад. Дар ин ҷо \(s\), \(c\) ва \(t\) мутаносибан синус, косинус ва тангенсро ифода мекунанд.

Муодилаи динамикии AUV

Модели динамикӣ бо номуайянии параметрҳо ва халалҳои берунӣ:

\[ M\dot{\boldsymbol{\nu}}+ C(\boldsymbol{\nu})\boldsymbol{\nu}+ D(\boldsymbol{\nu})\boldsymbol{\nu}+ g(\boldsymbol{\eta})+ \tau_{d\nu} = \tau_{\nu} \]

ифода мешавад.

• \(M\) матритсаи инерсия мебошад, ки массаи дастгоҳ ва added mass-ро дар бар мегирад.
• \(C(\boldsymbol{\nu})\) матритсаи қувваҳои Coriolis ва марказгурез аст.
• \(D(\boldsymbol{\nu})\) матритсаи damping-и гидродинамикӣ мебошад.
• \(g(\boldsymbol{\eta})\) қувва ва моментҳои барқароркунандаро аз вазн ва buoyancy дар бар мегирад.
• \(\tau_{d\nu}\) мавҷ, ҷараён ва дигар халалҳои муҳитии тағйирёбанда бо вақтро ифода мекунад.
• \(\tau_{\nu}\) вуруди идоракуние мебошад, ки аз винт, рул ё дигар иҷрокунандаҳо тавлид мешавад.

Дар таҳқиқот \(M\), \(C\), \(D\) ва \(g\) ба ҷузъҳои номиналӣ ва номуайян ҷудо мешаванд. Ҳамчунин таъкид мешавад, ки вуруди идоракунӣ дар дастгоҳи воқеӣ бемаҳдуд нест ва винтҳо ва иҷрокунандаҳо saturation доранд.

Ҳадафи математикии муваффақияти пайгирӣ

Шакли 2 дар саҳифаи 6. AUV-еро нишон медиҳад, ки зери халалҳо траекторияи истинодиро пайгирӣ мекунад. Агар мавқеи воқеии дастгоҳ \(\eta_1(t)\) ва мавқеи истинодии бо вақт муайяншуда \(\eta_{1r}(t)\) бошад, хатои пайгирӣ:

\[ e(t)=\eta_{1r}(t)-\eta_1(t) \]

таъриф мешавад. Ҳадафи контроллер ин аст:

\[ \lim_{t\rightarrow\infty}\|e(t)\| = \lim_{t\rightarrow\infty}\|\eta_{1r}(t)-\eta_1(t)\| \leq\delta_\eta \]

шартро иҷро кунад. \(\delta_\eta\) таҳаммулпазирии мусбати хатоест, ки ба сифр хеле наздик аст. Дар ҳолати идеалӣ траекторияи воқеии дастгоҳ бояд ба траекторияи истинодӣ наздик шавад; ҳамзамон вурудҳои идоракунӣ, масрафи энергия ва саъйи умумии иҷрокунандаҳо набояд беасос зиёд шаванд.

Идоракунии Пешгӯии Модели Ғайрихаттӣ

Идоракунии Пешгӯии Модел модели AUV-ро истифода бурда, рафтори ояндаро дар уфуқи муайяни пешгӯӣ ҳисоб мекунад. Дар ҳар даври идоракунӣ функсияи хароҷоте ҳал мешавад, ки хатои пайгирӣ, тағйири идоракунӣ ва агар лозим бошад, энергия ё истифодаи иҷрокунандаро дар бар мегирад. Танҳо ҳаракати аввалини идоракунӣ татбиқ мешавад ва бо омадани ченаки нав оптимизатсия такрор мешавад.

Бартариҳои асосӣ:

• Маҳдудиятҳои қувваи винт, суръат, самтгирӣ ва минтақаи бехатари корро мустақим ба оптимизатсия ворид карда метавонад.
• Динамикаи бисёртағйирёбанда ва cross-coupled-и AUV-ро якҷоя баррасӣ мекунад.
• Ҳадафҳои пайгирӣ, docking, formation ва collision avoidance-ро дар як функсияи хароҷот муттаҳид карда метавонад.
• Барои таҳлили устуворӣ ва feasibility бо хароҷоти terminal ва маҳдудиятҳои terminal муносиб аст.

Маҳдудиятҳои асосӣ:

• Сарбории баланди ҳисоббарорӣ аз сабаби ҳалли оптимизатсияи ғайрихаттӣ дар ҳар давр.
• Ҳассосият ба хатои модел ва параметрҳои гидродинамикӣ.
• Мураккабии танзими уфуқи пешгӯӣ, вазнҳо, маҷмӯи terminal ва маҳдудиятҳо.
• Эҳтиёҷ ба solver-и тез барои татбиқи вақти воқеӣ дар сахтафзори embedded.

Шакли 3 дар саҳифаи 7. схемаи идоракуниро нишон медиҳад, ки халалҳоро бо extended state observer арзёбӣ мекунад ва бо supervisor-и model predictive суръатҳои истинодиро тавлид мекунад. Дар Ҷадвали 1 равишҳое мисли C/GMRES-based fast NMPC, NMPC бо integral sliding mode ва Smith predictor, tube-based MPC, distributed MPC, Gaussian process assisted MPC, ESO-MPC, навигатсияи геомагнитии илҳомгирифта аз биология ва LPV-MPC муқоиса шудаанд.

Идоракунии мутобиқшаванда

Идоракунии мутобиқшаванда ҳангоми тағйири параметрҳои дастгоҳ ё шароити муҳит параметрҳои контроллерро онлайн нав мекунад. Ин равиш махсусан вақте истифода мешавад, ки масса, бор, damping, buoyancy ё таъсири ҷараён пешакӣ пурра маълум нест.

Дар байни усулҳои баррасишуда backstepping, мутобиқшавӣ асосёфта ба Lyapunov, adaptive neural network, distributed observer, extended disturbance observer, high-order sliding mode ва hybrid control-и model-based/model-free мавҷуданд.

Ҷанбаҳои қавӣ:

• Метавонад параметрҳои тағйирёбандаро онлайн арзёбӣ кунад.
• Эҳтиёҷ ба маълумоти пурраи моделро кам мекунад.
• Ба номуайяниҳои сусттағйирёбанда ва борҳои гуногуни дастгоҳ мутобиқ мешавад.
• Бо observer ва шабакаи нейронӣ имкон медиҳад халалҳои номаълум тахминан ҷуброн шаванд.

Маҳдудиятҳо:

• Қонунҳои backstepping ва мутобиқшавии бисёрқабата мураккаб мешаванд.
• Барои наздик шудани параметрҳо ба арзишҳои воқеӣ мумкин аст шарти persistent excitation лозим шавад.
• Мутобиқшавӣ бар зидди халалҳои зудтағйирёбанда метавонад кофӣ набошад.
• Интихоби нодурусти gain-ҳои мутобиқшавӣ метавонад ҳассосият ба садо ё наздикшавии сустро ба вуҷуд орад.

Идоракунии устувор

Идоракунии устувор ҳадаф дорад параметрҳои собити контроллерро тавре тарҳрезӣ кунад, ки устувории система дар доираи ҳудудҳои тахминии номуайянӣ нигоҳ дошта шавад. Бар хилофи идоракунии мутобиқшаванда параметрҳои асосии контроллер ҳангоми кор ҳатман тағйир намеёбанд.

Дар баррасӣ nonlinear proportional-derivative control, GSTA-ESO, nonlinear disturbance observer, backstepping, dynamic sliding mode, fractional-order PID ва hierarchical robust nonlinear control баррасӣ шудаанд. Шакли 4 дар саҳифаи 11. нишон медиҳад, ки дар меъмории hierarchical robust nonlinear control қабатҳои кинематикӣ ва динамикии идоракунӣ чӣ гуна ҷудо мешаванд.

Усулҳои устувор дар шароити халалҳои маҳдуд ва хуб муайяншуда метавонанд устувории қавӣ диҳанд. Аммо тарҳ аз рӯи бадтарин ҳолат дар шароити муқаррарӣ метавонад саъйи идоракунии аз ҳад зиёд тавлид кунад. Арзёбии нодурусти ҳудудҳои номуайянӣ, интихоби gain-ҳои баланд ва ҷузъҳои sliding mode метавонанд chattering ё saturation-и иҷрокунандаро ба вуҷуд оранд.

Идоракунии Режими Лағжиш

Идоракунии Режими Лағжиш ҳолати системаро ба сатҳи лағжиши пешакӣ муайяншуда мерасонад ва баъдан дар ҳамин сатҳ ба тавозуни дилхоҳ равона мекунад. Аз сабаби тобоварии баланд ба тағйири параметрҳо ва matched disturbances дар идоракунии AUV васеъ омӯхта мешавад.

Бартариҳои асосӣ:

• Метавонад наздикшавии хатои тез ва finite-time-ро таъмин кунад.
• Пахши қавии халалҳо дар муқобили ҷараён ва номуайянии модел.
• Сарбории ҳисоббарории нисбатан паст ё миёна.
• Қобили татбиқ ба системаҳои underactuated ва multi-AUV formation.

Мушкилоти асосӣ: Вуруди кандашаванда асосёфта ба функсияи sign дар сигнали идоракунӣ ларзиши баландбасомад тавлид карда, метавонад фарсудашавии винт, рул ва дигар иҷрокунандаҳоро ба вуҷуд орад. Ин таъсир chattering ном дорад.

Дар баррасӣ корҳои пешниҳодкунандаи fuzzy gain tuning, continuous approximation function, neural dynamics, radial basis neural network ва second-order ё nonsingular terminal sliding surfaces барои кам кардани chattering баррасӣ шудаанд. Шакли 5 дар саҳифаи 12. adaptive second-order fast nonsingular terminal sliding mode control-ро барои fully actuated AUV нишон медиҳад.

Идоракунии асосёфта ба шабакаи нейронии сунъӣ

Шабакаҳои нейронии сунъӣ барои тахминан муаррифӣ кардани функсияҳои ғайрихаттии номаълум дар модели AUV истифода мешаванд. Radial basis function networks, critic-actor architectures ва adaptive neural network controllers ҳадаф доранд damping-и номуайян, халали берунӣ, saturation-и иҷрокунанда ё ҳолатҳои ченнашавандаро ҷуброн кунанд.

Ҷиҳати қавии идоракунии шабакаи нейронӣ он аст, ки динамикаи номаълумро бе донистани пешакии ҳамаи параметрҳои гидродинамикӣ омӯзад. Аммо меъмории шабака, додаҳои омӯзиш, вазнҳои ибтидоӣ, learning rate ва иқтидори протсессор ба иҷроиш мустақим таъсир мекунанд. Баъзе усулҳо шарти persistent excitation талаб мекунанд ва баъзеҳо танҳо дар симулятсия тасдиқ шудаанд.

Шакли 6 дар саҳифаи 14. схемаи идоракунии AUV-ро нишон медиҳад, ки аз saturation model, neural network approximator, adaptation law ва backstepping controller иборат аст.

Идоракунии мантиқи норавшан

Мантиқи норавшан ба ҷойи модели дақиқи математикӣ бо қоидаҳои “агар–онгоҳ” асосёфта ба дониши коршинос қарорҳои идоракунӣ тавлид мекунад. Дар AUV барои танзими gain-ҳои PID, тағйири gain-и sliding mode, арзёбии баромади disturbance observer ё бозбанақшагирии траекторияи маҳаллии истинодӣ ҳангоми хатои калони ибтидоӣ истифода мешавад.

Бартариҳо:

• Қобили кор бо модели номуайян ва дониши забонии коршинос.
• Метавонад chattering-ро дар идоракунии sliding mode кам кунад.
• Бо adaptive PID ва disturbance rejection интегратсия мешавад.
• Сарбории нисбатан пасти ҳисоббарорӣ дар пойгоҳи қоидаҳои андозаи миёна.

Маҳдудиятҳо:

• Membership functions ва қоидаҳо бояд аз ҷониби коршинос муайян шаванд.
• Бо зиёд шудани шароити кор шумораи қоидаҳо зуд меафзояд.
• Қоидаҳо барои ҳар модели AUV ва шароити баҳр аз нав танзим мешаванд.
• Берун аз ҳудудҳои муайяни халал иҷроиш метавонад паст шавад.

Шакли 7 дар саҳифаи 15. меъмориеро нишон медиҳад, ки disturbance observer, S-surface controller ва fuzzy adaptive PI corrector-ро муттаҳид мекунад.

Идоракунии омӯзиши тақвиятӣ

Дар омӯзиши тақвиятӣ агент бо муҳит ҳамкорӣ карда сиёсати идоракуниеро меомӯзад, ки мукофоти умумиро максималӣ мекунад. Дар баррасӣ online policy iteration, Gaussian process assisted learning, DDPG, SAC, MADDPG, multi-actor-critic structures ва attention-based meta-reinforcement learning баррасӣ шудаанд.

Ҷанбаҳои қавӣ:

• Метавонад бе модели ошкори гидродинамикӣ сиёсати идоракуниро омӯзад.
• Ба динамикаи тағйирёбанда бо вақт ва шароити нави миссия мутобиқ мешавад.
• Ба ҳамоҳангсозии бисёр AUV ва continuous action spaces-и мураккаб татбиқ мешавад.
• Метавонад ҳадафҳои сершумор, мисли дақиқии идоракунӣ ва масрафи энергияро дар reward function муттаҳид кунад.

Маҳдудиятҳо:

• Эпизодҳои зиёди омӯзиш ва иқтидори баланди ҳисоббарорӣ талаб мекунад.
• Хатоҳо дар reward function метавонанд рафтори номатлуб тавлид кунанд.
• Хавфи local optimum, unstable learning ва overestimation.
• Дар бисёр равишҳо кафолати дақиқи Lyapunov stability вуҷуд надорад.
• Safe exploration дар дастгоҳи воқеӣ душвор аст.

Шакли 8 дар саҳифаи 17. ҷараёни омӯзиш ва идоракунии алгоритми MPQ-DPG-ро бо якчанд actor ва critic нишон медиҳад. Гарчанде баррасӣ ояндаи омӯзиши тақвиятиро қавӣ мешуморад, камолоти таҷрибаи физикии он нисбат ба дигар усулҳо пасттар гуфта шудааст.

Кадом усулҳо дар кадом шароит бартарӣ доранд?

Ҷадвали баҳодиҳии сифатии баррасӣ

Ҷадвали 5 дар саҳифаи 23. усулҳоро бо миқёси сифатии панҷсатҳӣ баҳогузорӣ мекунад. Ифодаҳои зер синтези муаллифонро инъикос мекунанд; онҳо натиҷаҳои таҷрибавӣ нестанд, ки дар як маҷмӯи умумии додаҳо ҳисоб шуда бошанд.

Меъёри интихоби баҳоҳо, шумораи арзёбандагони мустақил ё формулаи ҳисоб шарҳ дода нашудааст. Аз ин рӯ, ҷадвал метавонад барои интихоби муҳандисӣ хулосаи ибтидоӣ диҳад; аммо набояд ҳамчун матритсаи қатъии қарор барои хариди контроллер, сертификатсияи амният ё миссия истифода шавад.

Мисолҳои аз таҷрибаҳои физикӣ гирифташуда

Баррасӣ се татбиқи физикиро аз адабиёти қаблӣ ба таври муфассал ҷамъбаст мекунад. Инҳо таҷрибаҳои наве нестанд, ки муаллифони баррасӣ анҷом дода бошанд.

Таҷрибаи дастгоҳи зериобии Leonard

• Андозаи дастгоҳ: 75 × 55 × 45 сантиметр.
• Массаи дастгоҳ: 28 килограмм.
• Иҷрокунанда: Шаш thruster-и мустақил.
• Муҳити таҷриба: Ҳавзи 4 × 4 × 1,2 метрӣ дар LIRMM.
• Протсессор: Intel i7-3520M, 2,9 GHz.
• Хотира: 8 GB RAM.
• Нармафзор: Windows 7 ва Visual C++ 2010.

Сенарияҳои шароити муқаррарӣ, номуайянии параметрҳо ва халалҳои берунӣ истифода шуда, гузориш шудааст, ки nonlinear PD controller бо GSTA-ESO нисбат ба контроллери номиналӣ пайгирии беҳтар додааст. Баррасии мавриди назар барои ин таҷриба тақсимоти умумии хатои миқдорӣ ё бозтаҳлил пешниҳод намекунад.

Татбиқи ROV-и 135 килограмм

• Массаи дастгоҳ: 135 килограмм.
• Умқи кори зикршуда: Ҳадди ақал 100 метр.
• Иҷрокунанда: Шаш thruster-и электрикӣ.
• Сенсорҳо: Doppler velocity log, сенсори фишор, inertial measurement unit ва ду камераи USB.
• Нармафзор ва иртибот: Ubuntu, интерфейси корбарии асосёфта ба Python ва Ethernet.
• Майдони санҷиш: Шароити оби кушод наздики Singapore Yacht Club.

Гузориш шудааст, ки sliding-mode controller, ки бо fuzzy inference ва genetic algorithm танзим шудааст, зери таъсири мавҷ ва ҷараён нисбат ба PID controller ларзиши камтар нишон додааст. ROV будани платформаи истифодашуда ҳангоми интиқоли мустақими натиҷа ба миссияҳои пурра худмухтори AUV бояд ба назар гирифта шавад.

Таҷрибаи зарфи обии VideoRay PRO

• Назорати ҳаракати пеш, ҳаракати амудӣ ва yaw бо се thruster.
• Системаи feedback-и мавқеи Polhemus-Isotrack.
• Интиқоли ченкунӣ бо 30 Hz тавассути RS-232.
• Меъмории нармафзории C++ дар Linux.
• Вазифа: Пайгирии траекторияи истинодии спиралӣ.

Дар таҳқиқоти қаблии баррасишуда гузориш шудааст, ки ҳатто бо номуайянии пурраи параметрҳои динамикии дастгоҳ ва мавҷудияти халалҳои берунӣ пайгирии траектория бо иҷроиши пешбинишуда анҷом дода шудааст. Баррасӣ ба хулоса меояд, ки тасдиқҳои физикӣ дар маҷмӯъ дар адабиёт маҳдуданд.

Барои оянда кадом таҳқиқотҳо пешниҳод мешаванд?

1. Омӯзиши мошинии physics-informed: Илова кардани қонунҳои ҳаракати Newton, buoyancy ва вазн, таъсирҳои Coriolis ва моделҳои гидродинамикӣ ба сохторҳои machine learning мисли PINN.
2. Идоракунии гибридӣ: Якҷоя кардани омӯзиши тақвиятӣ бо MPC ё sliding-mode control. RL метавонад шароити тағйирёбандаро омӯзад, дар ҳоле ки MPC маҳдудиятҳоро ва SMC тобовариро идора мекунад.
3. ESO ва шабакаҳои Bayes: Истифодаи арзёбиҳои ҳолат ва халали extended state observer барои ҳисоби номуайянӣ ва қарори эҳтимолӣ дар шабакаи Bayes.
4. Назорати иерархӣ: Ҷудо кардани банақшагирии миссия, ҳамоҳангсозии сатҳи миёна ва идоракунии ҳаракати сатҳи паст ба қабатҳои ҷудо, вале бо ҳам иртиботкунанда.
5. Таҷрибаҳои физикии калонмиқёс: Санҷидани контроллерҳо на танҳо дар симулятсия ва ҳавзи хурд, балки дар муҳитҳои васеи обӣ бо ҷараёни қавӣ, диди тағйирёбанда ва таъсирҳои воқеии гидродинамикӣ.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад

• Гуфтан мумкин нест, ки як усул барои пайгирии траекторияи AUV дар ҳамаи вазифаҳо беҳтарин аст.
• NMPC дар дақиқии пайгирӣ ва идоракунии маҳдудиятҳо қавӣ аст, аммо аз ҷиҳати ҳисоббарорӣ гарон аст.
• Идоракунии режими лағжиш тобоварии баланд ва наздикшавии тез медиҳад, аммо мушкилоти chattering дорад.
• Усулҳои мутобиқшаванда ва observer-based метавонанд номуайянии параметрҳо ва халалҳоро кам кунанд.
• Шабакаҳои нейронӣ ва усулҳои норавшан метавонанд барои динамикаи номаълум approximation таъмин кунанд.
• Омӯзиши тақвиятӣ мустақилият аз модел медиҳад, аммо мушкилоти дода, сахтафзор, амният ва устуворӣ дорад.
• Дар адабиёт таҳқиқоти симулятсионӣ нисбат ба таҷрибаҳои физикӣ хеле бештар мебошанд.
• Усулҳои гибридӣ ва physics-informed самтҳои муҳими таҳқиқоти оянда мебошанд.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот исбот намекунад

• Исбот нашудааст, ки ягон усули идоракунӣ дар ҳамаи навъҳои AUV ба таври универсалӣ бартарӣ дорад.
• Баҳоҳои сифатӣ дар Ҷадвали 5 арзишҳои иҷроише нестанд, ки дар як таҷрибаи умумӣ чен шуда бошанд.
• Таҳқиқот контроллери аслӣ, таҷрибаи нави физикии AUV ё додаҳои хоми таҷрибавӣ пешниҳод намекунад.
• Байни усулҳои баррасишуда мета-таҳлили миқдорӣ анҷом дода нашудааст.
• Publication bias, сифати таҳқиқот ё мустақилияти таҷрибаҳо ба таври систематикӣ баҳо дода нашудаанд.
• Исботҳои устуворӣ дар симулятсия кафолати кори бехатар ва муваффақ дар баҳри кушод нестанд.
• Мустақил будани омӯзиши тақвиятӣ аз модел худ аз худ амнияти физикӣ ва устувориро кафолат намедиҳад.
• Тавсияҳои усулҳои гибридӣ дар ин баррасӣ дар як платформаи умумии AUV таҷрибавӣ муқоиса нашудаанд.

Усул ва Натиҷаҳои Таҳқиқот

Усули баррасӣ

Синфҳои асосии идоракунии баррасишуда

• Идоракунии Пешгӯии Модели Ғайрихаттӣ ва ҳосилаҳои гуногуни MPC.
• Backstepping, Lyapunov ва observer-assisted adaptive control.
• Robust, finite-time ва fractional-order control.
• First-order ва high-order sliding-mode control.
• Radial basis, critic-actor ва adaptive neural network control.
• Fuzzy PID, fuzzy gain ва fuzzy disturbance rejection.
• DDPG, SAC, MADDPG, policy iteration ва meta-RL-based control.

Вазифаи ҷадвалҳо ва шаклҳо

• Шакли 1: Системаҳои координатаи вобаста ба Замин ва вобаста ба бадан барои AUV бо шаш дараҷаи озодӣ.
• Шакли 2: Муносибати траекторияи воқеӣ ва истинодӣ зери номуайянӣ ва халали берунӣ.
• Шакли 3: Сохтори MPC бо ESO, supervisor-и model predictive ва low-level controller.
• Шакли 4: Схемаи hierarchical robust nonlinear control.
• Шакли 5: Adaptive second-order fast nonsingular terminal sliding mode control.
• Шакли 6: Меъмории adaptive control асосёфта ба шабакаи нейронӣ.
• Шакли 7: Fuzzy adaptive S-surface controller бо disturbance observer.
• Шакли 8: Сохтори MPQ-DPG reinforcement learning бо якчанд actor ва critic.
• Ҷадвали 1: Муқоисаи ҳадаф, навоварӣ ва маҳдудиятҳои усулҳои MPC.
• Ҷадвали 2: Муқоисаи усулҳои идоракунии мутобиқшаванда.
• Ҷадвали 3: Таҳлили усулҳо аз рӯи устуворӣ, наздикшавӣ, disturbance rejection, underactuation, таҷриба ва ҳисоббарорӣ.
• Ҷадвали 4: Стратегияҳои намояндагӣ, навовариҳо, ҷанбаҳои қавӣ ва сенарияҳои муносиб.
• Ҷадвали 5: Баҳодиҳии сифатии панҷсатҳӣ дар ҳашт меъёри иҷроиш.

Қисми зиёди шаклҳо схемаҳои идоракунӣ мебошанд, ки бо истинод аз нашрияҳои қаблӣ бознашр шудаанд. Дар бахши “Graphical Abstract” дар саҳифаи аввал, ғайр аз сарлавҳа ва маълумоти муаллифон, графики тавзеҳӣ вуҷуд надорад.

Синтези асосии баррасӣ

Муҳаққиқон вақте ки дақиқии баланди пайгирӣ ва оптималӣ будан авлавият доранд, MPC ва идоракунии мутобиқшавандаро; ҳангоми мавҷудияти халалҳои қавӣ ва иқтидори ҳисоббарории миёна, sliding-mode control-ро; ва дар динамикаи номаълум бо иқтидори кофии ҳисоб ва дода, усулҳои шабакаи нейронӣ ё омӯзиши тақвиятиро барҷаста мешуморанд.

Ин натиҷаҳо дастури умумии тарҳ дар сатҳи оилаҳои усул мебошанд. Ҳангоми интихоби усули идоракунӣ барои AUV-и мушаххас, конфигуратсияи актуатсия, давомнокии миссия, иқтидори протсессор, сифати сенсор, модели ҷараён, буҷаи энергия, шароити иртибот, талаботи амният ва натиҷаҳои таҷрибаи физикӣ бояд алоҳида арзёбӣ шаванд.

Маҳдудиятҳои матн ва ҳисобот

• Пойгоҳҳои ҷустуҷӯ, калимаҳои ҷустуҷӯ ва санаҳои скрининг дода нашудаанд.
• Шумораи сабтҳои ибтидоӣ, сабтҳои такрорӣ ва сабабҳои хориҷкунӣ гузориш нашудаанд.
• Воситаи стандартӣ барои чен кардани сифати нашр ё хатари bias истифода нашудааст.
• Хатоҳои пайгирии таҳқиқотҳо аз воҳид ва шароити гуногун ба як миқёси умумӣ табдил дода нашудаанд.
• Ҳисоб ё мувофиқаи арзёбандагон, ки баҳоҳои Ҷадвали 5 бар он асос ёфтаанд, шарҳ дода нашудааст.
• Бо вуҷуди изҳороти фарогирии 2010–2026, манбаи соли 2009 вуҷуд дорад.
• Дар бахшҳои MPC ва идоракунии мутобиқшаванда истинодҳои нотамоми ҷадвал дар шакли “shown in ??” мавҷуданд.
• Дар саҳифаи “Graphical Abstract” графики воқеӣ вуҷуд надорад.
• Таҷрибаҳои физикӣ аз платформаҳои гуногуни AUV ва ROV гирифта шудаанд; онҳо санҷишҳои умумии мустақиман муқоисашаванда нестанд.
• Баррасӣ preprint аст ва аз баррасии ҳамтоён нагузаштааст.

Ёддошт оид ба Манбаъ ва Усул

Номи пурраи аслии таҳқиқот: Review on Nonlinear Control Strategies for Trajectory Tracking of AUVs

Муаллифон: Daniel Bakuoru Luki; Abdul-Aziz N-Yo; William Akuffo; Robert Agyare Ofosu.

Тартиби муаллифон: Daniel Bakuoru Luki якум, Abdul-Aziz N-Yo дуюм, William Akuffo сеюм ва Robert Agyare Ofosu чорум мебошанд.

Ҳаммуаллифи якум: Изҳороти саҳми баробар ё ҳаммуаллифии якум вуҷуд надорад.

Муаллифи масъул: Daniel Bakuoru Luki. Аломати ситора дар сарлавҳа ва маълумоти “Contact Author” дар сабти SSRN ин муаллифро нишон медиҳанд. Гарчанде дар зери унвони “Corresponding authors” дар матн суроғаи почтаи электронии ҳамаи чор муаллиф номбар шудааст, дар номҳои дигар муаллифон ситораи муаллифи масъул вуҷуд надорад.

Муассисаҳо:

• Daniel Bakuoru Luki — Electrical and Computer Engineering, University of Energy and Natural Resources, Sunyani, Ghana.
• Abdul-Aziz N-Yo — Mechanical Engineering, Ashesi University, Berekuso, Ghana.
• William Akuffo — Mechanical Engineering, Ashesi University, Berekuso, Ghana.
• Robert Agyare Ofosu — Electrical and Electronic Engineering, University of Mines and Technology, Tarkwa, Ghana.

ORCID: Daniel Bakuoru Luki — 0009-0006-4719-5943; Abdul-Aziz N-Yo — 0009-0001-7139-8533. Барои William Akuffo ва Robert Agyare Ofosu маълумоти ORCID дар версияи баррасишуда вуҷуд надорад.

DOI:10.2139/ssrn.7193868

Маҷалла: Номи маҷаллаи ҳамто-тақризшуда дар версияи баррасишуда мавҷуд нест. Дар поёни саҳифаҳо танҳо ибораи “Preprint submitted to Elsevier” вуҷуд дорад.

Ношир: Маълумоти ниҳоии ношири аслӣ вуҷуд надорад. SSRN платформаи preprint аст ва набояд ҳамчун ношири ниҳоӣ арзёбӣ шавад.

Платформаи нашр: SSRN.

Соли нашр: 2026.

Санаи сабти SSRN: 27 июли 2026.

Навъи манбаъ: Preprint-и баррасии ривоятӣ ва муқоисавӣ, ки усулҳои идоракунии ғайрихаттии траекторияро дар дастгоҳҳои худмухтори зериобӣ тасниф мекунад.

Вазъи баррасии ҳамтоён: Таҳқиқот аз баррасии ҳамтоён нагузаштааст.

Манбаи расмӣ:Сабти расмии таҳқиқот дар SSRN.

Ёддошти версияи қаблӣ: Версияи қадимтари preprint-и ҳамин сарлавҳа дар соли 2024 дар TechRxiv нашр шудааст. Ҳуҷҷати боршуда сабти SSRN 7193868 ва DOI-и SSRN-ро ҳамчун ҳувияти ҷорӣ нишон медиҳад.

Маблағгузорӣ: Муҳаққиқон гуфтаанд, ки маблағгузории берунӣ гирифта нашудааст.

Тасдиқи этикӣ: Бо сабаби хусусияти баррасӣ, тасдиқи этикӣ татбиқнашаванда гуфта шудааст.

Ин шарҳи тоҷикӣ пас аз баррасии файли 29-саҳифаи таҳқиқоти боршуда, матни асосӣ, муодилаҳо, ҷадвалҳои муқоиса, схемаҳои бознашршудаи идоракунӣ, ҷамъбасти таҷрибаҳои физикӣ, натиҷаҳо ва адабиёт омода шудааст. Ба муҳтавои илмӣ натиҷаи нави таҷрибавӣ ё бартарии усуле аз берун аз таҳқиқот илова нашудааст. Манбаъҳои беруна танҳо барои тасдиқи библиографии маълумоти муаллиф ва муассиса, DOI, таърихи версия, санаи сабти SSRN ва вазъи нашр истифода шудаанд.

Таҳқиқот таҷрибаи аслӣ ё systematic meta-analysis нест. Баҳоҳои байни усулҳо ченкуниҳои аз як таҷрибаи умумӣ гирифташуда нестанд, балки синтези сифатии сарчашмаҳои гуногун аз ҷониби муаллифон мебошанд. Аз ин рӯ, барои интихоби контроллер дар лоиҳаи мушаххаси AUV бояд симулятсия дар дастгоҳ, hardware-in-the-loop, таҷрибаи ҳавз ва тасдиқ дар шароити воқеии об анҷом дода шавад.