Geleneksel ön tekerlekten yönlendirilen insansız kara araçları, özellikle dar alanlarda veya bir araç grubunun dizilişini hızlı biçimde değiştirmesi gerektiğinde minimum dönüş yarıçapı ve yön değiştirme zorunluluğu nedeniyle hareket kabiliyeti açısından sınırlanabilir. Bu çalışmada dört tekerleğin hem sürüşünün hem de yönlendirilmesinin bağımsız biçimde kontrol edilebildiği 4WIDS — Four-Wheel Independent Drive and Steering araçlar için Adaptive Multi-Mode (AMM) adlı uyarlanabilir çok modlu bir formasyon kontrol yöntemi geliştirilmiştir.

Sistem tek bir direksiyon biçimini sürekli kullanmak yerine aracın o anda gerçekleştirmesi gereken manevranın yönünü, yanal ve boylamsal konum hatalarını ve araç hızını değerlendirerek üç temel hareket biçimi arasında seçim yapmaktadır: yengeç yönlendirme (crab steering), dört tekerlek karşıt yönlendirme (4WCS) ve geleneksel ön tekerlek yönlendirme (FWS). Küçük yanal kaydırmalarda araç gövdesinin yönünü değiştirmeden çapraz hareket edebilirken, daha geniş veya daha yüksek dinamik gerektiren manevralarda FWS ya da 4WCS tercih edilmektedir.

Yedi araçtan oluşan MATLAB/Simulink simülasyonlarında, 5 metrelik yanal şerit değiştirme görevinde yengeç yönlendirmeli AMM kontrolünün geleneksel FWS'ye göre komut gecikmesini 0,4 saniyeden 0,1 saniyeye, yerleşme süresini 7,68 saniyeden 1,01 saniyeye ve kararlı durum konum sapmasını 0,005 metreden 0,003 metreye indirdiği rapor edilmiştir. Ancak araştırma gerçek araç testlerini içermemektedir; sonuçlar kinematik tabanlı simülasyon ortamıyla sınırlıdır.

Geleneksel direksiyon neden formasyon hareketini sınırlıyor?

Bir otomobilin yalnız ön tekerlekleri yönlendirildiğinde araç yana doğrudan kayamaz. Örneğin bir konvoydaki araç yanındaki şeride geçmek istediğinde önce gövdesini hedef tarafa çevirmesi, ardından yanal hareket oluşturması ve sonrasında yeniden doğrultusunu düzeltmesi gerekir.

Bu durum tipik olarak S biçiminde bir yol oluşturur. Yol uzar, manevra süresi artar ve dar alanlarda daha fazla boşluk gerekir.

Dört tekerleği bağımsız yönlendirilebilen 4WIDS mimarisi ise aynı aracın farklı kinematik davranışlara sahip olmasına izin verir. Çalışmanın 5. sayfasındaki Şekil 4 dört Ackermann yönlendirme biçimini yan yana göstermektedir:

• ön tekerlek Ackermann yönlendirmesi,
• arka tekerlek Ackermann yönlendirmesi,
• dört tekerleğin aynı yönde yönlendirilmesi,
• dört tekerleğin karşıt yönde yönlendirilmesi.

Ön tekerlek Ackermann geometrisi

Geleneksel ön tekerlek yönlendirmesinde iç ve dış tekerleklerin aynı anlık dönüş merkezine yönelmesi gerekir. Çalışmada bunun geometrik koşulu şu şekilde verilmektedir:

cot β₁ − cot α₁ = K / L

Burada K iz genişliğini, L dingil mesafesini, α₁ iç tekerlek açısını ve β₁ dış tekerlek açısını göstermektedir.

İç tekerlek açısı bilindiğinde dış tekerlek açısı:

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

ilişkisiyle hesaplanmaktadır.

Dört tekerlek karşıt yönlendirme ne sağlıyor?

4WCS modunda ön ve arka tekerlekler karşıt yönlere çevrilmektedir. Bu düzenleme aracın anlık dönüş merkezini gövdeye yaklaştırarak daha küçük bir dönüş yarıçapına izin verir.

Makalenin 6. sayfasındaki Şekil 6, ön ve arka tekerleklerin tek bir ortak dönüş merkezi çevresindeki geometrisini göstermektedir. Yazarlar aynı tekerlek açısı koşullarında dört tekerlek karşıt yönlendirmenin FWS'ye kıyasla dönüş yarıçapını yaklaşık 0,5L kadar azaltabileceğini belirtmektedir; burada L araç dingil mesafesidir.

Uygulamanın basitleştirilmiş halinde ön ve arka temel yönlendirme açıları eşit kabul edildiğinde tekerlek açıları:

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

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

biçiminde hesaplanmaktadır.

Yengeç Yönlendirme Araçların Yana Doğrudan Hareket Etmesini Nasıl Sağlıyor?

Yengeç yönlendirme modunda dört tekerleğin tamamı aynı açıya döndürülür. Böylece araç gövdesinin yönünü değiştirmeden farklı bir doğrultuya hareket edebilir. Başka bir ifadeyle, aracın hareket doğrultusu ile gövde doğrultusu birbirinden ayrılabilir.

Dört tekerleğin yönlendirme ilişkisi:

δ_fl = δ_fr = δ_rl = δ_rr = δ_crab

şeklinde tanımlanmıştır.

Küresel koordinat sistemindeki hareket ise:

Ẋ = v · cos(θ + δ_crab)

Ẏ = v · sin(θ + δ_crab)

θ̇ = 0

olarak ifade edilmektedir.

Son eşitlik kritik önemdedir. Araç yanal bileşeni olan bir hareket gerçekleştirirken gövdesinin yaw açısını değiştirmek zorunda değildir.

Ancak bu yetenek sınırsız değildir. Çalışmada fiziksel direksiyon mekanizmasının 60°'ye ulaşabildiği belirtilmesine rağmen hareket sırasında yüksek yanal kuvvetleri ve devrilme riskini sınırlamak amacıyla yazılımsal yengeç açısı yaklaşık 0,52 radyan, yani 30° ile sınırlandırılmıştır.

Kontrol sistemi üç katmana ayrılıyor

AMM yaklaşımı hiyerarşik bir kontrol mimarisi kullanmaktadır:

1. Formasyon planlama katmanı
2. Direksiyon modu seçim katmanı
3. Yörünge takip katmanı

Makalenin 8. sayfasındaki Şekil 7 bu mimariyi göstermektedir. Lider araç üzerinde çalışan merkezi planlayıcı, çevre bilgisi ile liderin gerçek zamanlı durumunu kullanarak bütün araçların hedef pozisyonlarını hesaplamaktadır.

Bunun ardından Steering Mode Selector her araç için uygun yönlendirme biçimini belirler. Hedef pozisyonlar haberleşme veri yolu üzerinden araçlara gönderilir. Her araç kendi bağımsız kapalı çevrim takip kontrolünü yürütür.

Sanal yapı yöntemi formasyonu nasıl koruyor?

Çalışmada Virtual Structure yaklaşımı kullanılarak bütün araç grubu tek bir geometrik yapı gibi ele alınmaktadır. Her aracın lider araca göre olması gereken göreli konumu tanımlanır.

Araştırmacılar dört temel formasyon kullanmaktadır:

• boyuna veya yatay doğrusal formasyon,
• V formasyonu,
• dikdörtgen formasyonu,
• dairesel/yay biçimli formasyon.

Örneğin boyuna kolon formasyonunda i'nci aracın göreli konumu:

d^col_i = [−(i−1)L_col, 0]^T

olarak tanımlanmaktadır.

Yatay doğrusal formasyon için:

d^row_i = [0, (4−i)L_row]^T

kullanılmaktadır.

Lider aracın küresel konumu bilindiğinde takipçi aracın mutlak hedef pozisyonu:

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

ile hesaplanmaktadır.

Neden klasik PID yerine geri besleme doğrusallaştırması kullanılıyor?

Araç hareketinde boylamsal ivme ile yön değişimi birbirinden tamamen bağımsız değildir. Özellikle yüksek hız veya yüksek eğrilikli manevralarda bu bağlantı klasik PID kontrolünün performansını azaltabilir.

Araştırmacılar bu nedenle küresel X ve Y doğrultularını iki sanal kontrol girdisine ayırmaktadır:

Ẍ = u_x

Ÿ = u_y

Gerçek fiziksel ivme a ve yaw hızı ω ise:

a = u_x cosθ + u_y sinθ

ω = (1/v)(−u_x sinθ + u_y cosθ)

şeklinde yeniden elde edilmektedir.

Ön tekerlek yönlendirme açısı:

δ = arctan(ωL/v)

ilişkisiyle hesaplanmaktadır.

Böylece doğrusal olmayan bağlı sistem, X ve Y yönlerinde iki bağımsız ikinci dereceden sisteme dönüştürülmektedir.

Kontrolün kararlılığı nasıl gösterildi?

Takip hataları e_x ve e_y için kapalı çevrim dinamikleri:

ë_x + K_d,xė_x + K_p,xe_x = 0

ë_y + K_d,yė_y + K_p,ye_y = 0

şeklinde elde edilmektedir.

Routh-Hurwitz ölçütüne göre K_p > 0 ve K_d > 0 seçildiğinde karakteristik denklem köklerinin karmaşık düzlemin sol yarısında kaldığı ve takip hatalarının asimptotik olarak sıfıra yöneldiği gösterilmektedir.

Sistem Hangi Direksiyon Modunu Ne Zaman Seçiyor?

AMM sisteminin temel yeniliği yalnız çok sayıda direksiyon biçimine sahip olması değil, bunların görev sırasında otomatik olarak seçilmesidir.

Önce hedef konum hatası aracın kendi koordinat sistemine dönüştürülür:

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

Daha sonra hedefin araç doğrultusuna göre açısı:

α_maneuver = atan2(y_err, x_err)

ile hesaplanmaktadır.

Çalışmada ayrıca geri besleme doğrusallaştırma denklemindeki 1/v teriminin düşük hızlarda sayısal sorun yaratabilmesi nedeniyle 0,5 m/s düşük hız koruma eşiği kullanılmaktadır.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Simülasyon platformu

Doğrulama için MATLAB/Simulink R2023a ortamında yedi adet 4WIDS insansız araçtan oluşan bir formasyon modeli kurulmuştur.

Simülasyon parametrelerinden bazıları:

• Simülasyon adımı: 0,01 s
• Araç dingil mesafesi: L = 2,0 m
• Araç sayısı: 7
• Temel karşılaştırma yöntemi: geleneksel FWS formasyon kontrolü

Simülasyon dört ana bileşenden oluşmaktadır: küresel referans oluşturucu, merkezi formasyon planlayıcı, yedi ayrı dağıtılmış araç kontrol döngüsü ve veri/görselleştirme altyapısı.

Senaryo 1: Paralel şerit değiştirme

İlk deney saf yanal harekette AMM'nin avantajını incelemektedir. Yedi araçlık kolon formasyonu X yönünde ilerlerken komşu şeride geçmektedir.

AMM sisteminde araçlar küçük yanal sapmada yengeç yönlendirmeye geçerek gövde açısını yaklaşık sabit tutmaktadır. Geleneksel FWS ise önce yaw açısı oluşturmak zorunda kaldığından S biçiminde daha uzun bir yol izlemektedir.

Makalenin 17. sayfasındaki Şekil 9, bu farkı açık biçimde göstermektedir. AMM eğrisi hedef yanal konuma hızlı ve trapezoidal biçimde ulaşırken FWS eğrisinde belirgin bir gecikme görülmektedir.

5 metrelik yanal kaydırmada ölçülen fark

Yerleşme süresi, şerit değiştirme komutunun alınmasından hedef konuma göre sapmanın %2'nin altına inmesine kadar geçen süre olarak tanımlanmıştır.

Yengeç Yönlendirme Her Durumda FWS'den Daha İyi mi?

Hayır. Çalışmanın önemli sonuçlarından biri, çok modlu sistemin neden gerekli olduğunu gösteren bu performans değiş tokuşudur.

Yengeç yönlendirme küçük yanal düzeltmelerde çok kısa yol sağlayabilir; ancak araç çapraz ilerlediğinde boylamsal hız bileşeni:

v_x = v cos α

ilişkisi nedeniyle azalabilir.

Bu nedenle büyük yanal mesafelerde veya yüksek hızlı formasyon değişikliklerinde FWS bazı araçlar için daha uygun hale gelebilir.

Çalışmanın 18. sayfasındaki Şekil 11, yengeç ve FWS modlarının X ve Y yönündeki hareketlerini karşılaştırmaktadır. Yengeç modunda yanal hedefe daha doğrudan ulaşılırken FWS boylamsal hızı daha iyi koruyabilmektedir.

Senaryo 2: Kolondan yatay ve V formasyonuna geçiş

İkinci deneyde araçların aynı formasyon değişimi sırasında bile farklı direksiyon modları seçebilmesi test edilmiştir.

Kontrol sistemi görevi yanal yer değiştirme miktarına göre sınıflandırmaktadır.

İç araçlar — örneğin C2 ve C3: Yanal sapma yaklaşık 6 metreden küçük olduğunda görev “ince ayar” olarak sınıflandırılmış ve Crab Mode seçilmiştir. Böylece araçlar kısa, doğrusal/çapraz yollarla hedef konumlarına gitmiştir.

Dış araçlar — örneğin C6 ve C7: Yanal hareket 10 metrenin üzerine çıktığında ve formasyona yetişebilmek için daha yüksek boylamsal hız gerektiğinde sistem bunları yüksek dinamikli manevralar olarak değerlendirmiş ve FWS kullanmıştır.

Makalenin 19. ve 20. sayfalarındaki Şekil 12 ve Şekil 13, yedi aracın V formasyonu ile yatay doğrusal formasyon arasındaki yeniden yapılanmasını göstermektedir.

Modlar arasında sürekli gidip gelme nasıl önleniyor?

Çok modlu kontrol sistemlerinde eşik civarında küçük bir hata değişimi kontrolcünün sürekli mod değiştirmesine neden olabilir. Bu durum chattering veya kontrol titreşimi olarak bilinir.

Araştırmacılar bunu azaltmak için:

• histerezis karşılaştırma mantığı,
• görev kilitleme mekanizması,
• anti-jitter zamanlayıcıları,
• kademeli hız planlaması

kullanmıştır.

Simülasyonda özellikle dıştaki C6 ve C7 araçlarının hata değeri eşik çevresinde değişse bile FWS modu manevra büyük ölçüde tamamlanana kadar korunmuştur. Böylece mod geçişlerinin oluşturabileceği basamaklı salınımlar engellenmiştir.

Araştırmanın temel sonucu

Çalışma tek bir direksiyon biçiminin bütün formasyon görevleri için en uygun seçenek olmadığını göstermektedir.

Küçük yanal düzeltmelerde yengeç yönlendirme en kısa hareket geometrisini sağlayabilir. Dar dönüşlerde 4WCS küçük dönüş yarıçapından yararlanabilir. Büyük mesafeli veya yüksek hızlı hareketlerde ise FWS kararlılık ve boylamsal hız açısından avantaj sağlayabilir.

AMM sistemi bu üç davranışı aynı araç üzerinde dinamik olarak birleştirmeyi amaçlamaktadır.

Çalışmanın sınırları

1. Gerçek araç deneyi yapılmamıştır. Sonuçlar MATLAB/Simulink simülasyonlarından elde edilmiştir.
2. Tam araç dinamiği modellenmemiştir. Lastik yanal deformasyonu ve yol-zemin aderans katsayısı gibi doğrusal olmayan etkiler ayrıntılı modele dahil edilmemiştir.
3. Haberleşme ideal kabul edilmiştir. Gerçek sistemlerde oluşabilecek gecikme ve paket kayıpları incelenmemiştir.
4. Dinamik engelden kaçınma henüz kapsamlı biçimde doğrulanmamıştır.
5. Yüksek doğruluklu fizik motoru kullanılmamıştır. Çalışma özellikle kontrol mantığı ve kinematik kısıtların teorik doğrulanmasına odaklanmaktadır.

Yazarlar sonraki aşamada daha yüksek doğruluklu dinamik modeller, haberleşme kısıtları için gözlemci tabanlı durum telafisi, Model Predictive Control tabanlı dinamik engelden kaçınma ve gerçek 4WIDS araç deneyleri planlamaktadır.

Kaynak ve Yöntem Notu

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

Yazarlar: Yongshuo Li, Huijun Yue, Hongjun Yu, Jie Gu, Zheng Li ve Jicheng Fan.

Dergi: Machines.

Yıl / Cilt / Makale: 2026, 14, 80.

DOI: 10.3390/machines14010080

Gönderim: 3 Aralık 2025.

Revizyon: 31 Aralık 2025.

Kabul: 6 Ocak 2026.

Yayın: 8 Ocak 2026.

Yayıncı: MDPI.

Lisans: Creative Commons Attribution — CC BY.

Araştırma türü: Otonom araç formasyon kontrolüne yönelik matematiksel modelleme ve MATLAB/Simulink tabanlı kontrol sistemi simülasyonu.

Araç mimarisi: Four-Wheel Independent Drive and Steering — 4WIDS.

Önerilen yöntem: Adaptive Multi-Mode — AMM cooperative formation control.

Temel bileşenler: Virtual Structure formasyon planlayıcısı, uyarlanabilir steering-mode selector, geri besleme doğrusallaştırmalı yörünge takibi, histerezis ve görev kilitleme mekanizmaları.

Doğrulama ortamı: MATLAB/Simulink R2023a; yedi araç; 0,01 s simülasyon adımı; 2,0 m dingil mesafesi.

Veri erişimi: Çalışmanın özgün verilerinin ve tamamlayıcı materyallerinin Zenodo kaydı üzerinden erişilebilir olduğu bildirilmektedir.

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

Çıkar çatışması: Yazarlar çıkar çatışması bulunmadığını beyan etmektedir.

Yazım aracı açıklaması: Makalenin dilbilgisel okunabilirliğini iyileştirmek amacıyla yazım sürecinde DeepSeek V3.2 kullanıldığı belirtilmiştir.

Bilimsel yorum sınırı: Raporda sunulan performans iyileştirmeleri kinematik tabanlı MATLAB/Simulink simülasyonlarına aittir. Lastik-yol etkileşimi, iletişim gecikmeleri, paket kaybı, karmaşık dinamik engeller ve gerçek araç davranışı henüz aynı kapsamda doğrulanmamıştır.