Fixed-Time Cooperative Trajectory Tracking Control of Multi-AUV Formation under Unknown Disturbances

المحيط هو مساحة عمل شاسعة وغير متوقعة حيث يجب أن تعمل الآلات دون أيدٍ بشرية لتوجيهها. لعقود من الزمن، اعتمد العلماء على روبوتات تحت الماء منفردة لاستكشاف هذه الأعماق، لكن الآلة الواحدة لها حدود؛ إذ لا يمكنها حمل سوى قدر محدود من المعدات، أو قد تنفد طاقتها، أو تتعطل إذا انكسر جزء حيوي منها. وللتغلب على ذلك، اتجه المهندسون إلى مجموعات من الروبوتات التي تعمل معاً، والمعروفة باسم التشكيلات. الفكرة بسيطة: إذا فشل روبوت واحد، يمكن للآخرين تولي المهمة، ومعاً يمكنهم تغطية مساحة أكبر بكثير. ومع ذلك، فإن الحفاظ على مجموعة من هذه الآلات وهي تتحرك في شكل دقيق أثناء التنقل في العالم المائي الفوضوي أمر صعب للغاية. فالمياه ليست ساكنة أبداً؛ تيارات خفية تدفع وتسحب، والروبوتات نفسها هي آلات ثقيلة ومعقدة لا تستجيب دائماً تماماً كما تتوقع نماذجها الحاسوبية. وغالباً ما تعاني الطرق التقليدية للتحكم في هذه المجموعات من صعوبة في تصحيح الأخطاء بسرعة كافية، أو أنها تتفاعل بقسوة مع الاضطرابات مما يؤدي إلى اهتزاز محركات الروبوتات، مسببة تآكلاً وتهالكاً.

لقد طور فريق من الباحثين في جامعة شاندونغ جياوتونغ طريقة جديدة لتوجيه هذه المجموعات تحت الماء تحل مشكلتي السرعة والاهتزاز. فقد ابتكروا نظام تحكم يسمح لعدة مركبات ذاتية القيادة تحت الماء بتتبع مسار محدد والحفاظ على شكل تشكيلها، حتى عند تعرضها لتيارات مائية مجهولة ومتغيرة. جوهر حلهم يكمن في استراتيجية مكونة من جزأين. أولاً، بنوا "مستشعراً" افتراضياً داخل الحاسوب يمكنه التخمين فوراً بما يفعله الماء بالروبوتات، رغم أن الروبوتات لا تستطيع رؤية التيارات مباشرة. ثانياً، صمموا أمراً للتوجيه يستخدم هذا التخمين لإلغاء دفع الماء قبل أن يخرج الروبوتات عن مسارها. وخلافاً للطرق القديمة التي تستغرق وقتاً طويلاً لتصحيح الخطأ أو تتطلب من المحركات أن تتحرك بعنف لمواجهة الماء، فإن هذا النهج الجديد يعيد الروبوتات إلى مسارها الصحيح في وقت قصير ومضمون، بغض النظر عن مدى ابتعادها عن المسار في البداية. وقد اختبر الباحثون هذه الفكرة في محاكاة حاسوبية لمجموعات من الروبوتات تشكل مثلثات، وسداسيات، وأسهماً، وأظهرت النتائج أن الطريقة الجديدة حافظت على تماسك ونعومة التشكيل بينما عانت الطرق القديمة من التأخير والاهتزاز.

يكمن التحدي في التحكم في هذه المجموعات تحت الماء في طبيعة المحيط نفسه. فالماء سائل يتحرك في أنماط معقدة وعشوائية، مما يخلق قوى يصعب التنبؤ بها. وعندما يحاول الروبوت التحرك، يجب عليه محاربة هذه المقاومة، وإذا ضربت هبة مفاجئة من التيار، يتغير موقع الروبوت. في الماضي، كانت أنظمة التحكم تحاول التفاعل مع هذه التغييرات بعد حدوثها. وهذا يشبه محاولة قيادة سيارة من خلال النظر فقط إلى المكان الذي كنت فيه بالفعل؛ فبحلول الوقت الذي تدرك فيه أنك تنحرف، تكون قد ابتعدت بالفعل عن الطريق. وحاولت أنظمة أخرى أن تكون أكثر عدوانية، عبر تطبيق أقصى قوة لتصحيح الخطأ فوراً. وبينما قد ينجح هذا نظرياً، إلا أنه في الممارسة العملية يسبب اهتزاز محركات الروبوت (thrusters) بسرعة، وهي ظاهرة تُعرف بالارتجاف (chattering). هذا الاهتزاز يشبه محرك السيارة الذي يرتفع وينخفض صوته بشكل غير منضبط؛ فهو يهدر الطاقة، ويحدث ضجيجاً، ويمكن أن يؤدي في النهاية إلى كسر الأجز الميكانيكية. وقد وجد الباحثون أن هذه الأساليب التقليدية كانت إما بطيئة جداً بحيث لا تجدي نفعاً في البيئات سريعة التغير، أو خشنة جداً بحيث لا تكون آمنة على الأجهزة.

ولإصلاح ذلك، صمم الفريق نظاماً يتوقع المشكلة بدلاً من مجرد التفاعل معها. بدأوا بإنشاء نموذج رياضي مفصل لكيفية تحرك الروبوتات، وفصلوا الحركة إلى طبقتين: الموقع والاتجاه الذي يواجهه الروبوت، والقوى الفيزيائية التي تحركه. وأدركوا أنه للتحكم في المجموعة بفعالية، يحتاجون إلى معرفة مقدار دفع الماء للروبوت بدقة في أي لحظة. وبما أنهم لا يستطيعون قياس التيارات غير المرئية مباشرة، فقد بنوا "مراقباً" خاصاً (observer)، وهو نوع من البرامج الحاسوبية التي تعمل جنباً إلى جنب مع نظام التحكم الرئيسي. يقوم هذا المراقب بمقارنة ما يفترض أن يفعله الروبوت بما يفعله فعلياً باستمرار. ومن خلال تحليل الفرق، يمكنه تقدير قوة واتجاه التيار الخفي في جزء من الثانية.

الابتكار الرئيسي هنا هو سرعة ويقين هذا التقدير. كانت المراقبات القديمة تستغرق وقتاً طويلاً لمعرفة التيار، وكانت دقتها تعتمد على مدى قرب الروبوت من هدفه في البداية. فإذا كان الروبوت بعيداً عن المسار، كان المراقب يستغرق وقتاً أطول للحاق به، وهو أمر خطير في بيئة سريعة الحركة. ومع ذلك، تم تصميم المراقب الجديد للوصول إلى تقديره في وقت ثابت، بغض النظر عن حجم الخطأ الأولي. الأمر كما لو أن المراقب لديه ساعة داخلية تضمن معرفة سرعة الرياح خلال عدد محدد من الثواني، سواء كانت السيارة تنحرف قليلاً أو تترنح بجنون. وهذا يسمح لنظام التحكم بالعمل فوراً، باستخدام تخمين المراقب لتطبيق قوة مضادة تعادل تأثير التيار قبل أن يربك التشكيل.

بمجرد أن يعرف النظام ما يفعله الماء، فإنه يطبق طبقة ثانية من التحكم للحفاظ على الروبوتات في تشكيلها. استخدم الباحثون طريقة يعمل فيها روبوت واحد كقائد، ويتبعه الآخرون، محافظين على مسافة وزاوية محددة بالنسبة للقائد. هذا يشبه سرب الطيور، حيث يعرف كل طائر مكانه بالنسبة للطائر الذي أمامه. تضمن قانون التحكم أنه حتى لو انعطف القائد بحدة أو زادت سرعته، فإن التابعين يعدلون مساراتهم بسلاسة للبقاء في الشكل الصحيح. يستخدم النظام نوعاً خاصاً من الرياضيات يمنع الروبوتات من تجاوز هدفها أو التذبذب ذهاباً وإياباً. وبدلاً من جعل المحركات تهتز بعنف لتصحيح الخطأ، يطبق النظام قوة مستمرة وسلسة توجه الروبوت بلطف للعودة إلى الخط.

اختبر الباحثون نظامهم في سلسلة من المحاكاة الحاسوبية لمعرفة كيفية أدائه في الظروف الصعبة. فقد برمجوا الروبوتات لتتبع مسارات معقدة، بما في ذلك المسارات الدائرية والأشكال التي تجمع بين المثلثات والدوائر. كما قاموا أيضاً بمحاكاة سيناريوهات بدأت فيها الروبوتات من مواقع مختلفة جداً، بعضها بعيد جداً عن المسار المقصود والبعض الآخر قريب منه. وفي كل حالة، أعاد نظام التحكم الجديد الروبوتات إلى تشكيلها المستهدف وحافظ عليها. وأظهرت عمليات المحاكاة أن الروبوتات يمكنها تتبع المسار بدقة عالية، وأن الأخطاء في موقعها تتلاشى بسرعة. وعندما قارنوا طريقتهم الجديدة باستراتيجية تحكم تقليدية، كان الفرق واضحاً؛ فقد تسببت الطريقة التقليدية في اهتزاز ورجفة الروبوتات وهي تحاول تصحيح مسارها، واستغرقت وقتاً أطول بكثير حتى تستقر الأخطاء. وفي المقابل، أنتجت الطريقة الجديدة حركات سلسة وثابتة وصححت الأخطاء فوراً تقريباً.

كانت إحدى أهم النتائج هي مدى جودة تعامل النظام مع الاضطرابات غير المعروفة. فقد أدخل الباحثون تيارات متغيرة وعشوائية في المحاكاة لمحاكاة المحيط الحقيقي. وتمكن المراقب من تتبع هذه القوى المتغيرة بدقة ملحوظة، مطابقةً قوة التيار الفعلية بشكل شبه مثالي. سمح هذا لنظام التحكم بإلغاء الاضطراب بفعالية، والحفاظ على مسار الروبوتات دون الحاجة إلى زيادة قوة محركاتها. وكانت النتيجة نظاماً قوياً ضد المحيط غير المتوقع ولطيفاً في الوقت نفسه على أجهزة الروبوت. كما أظهرت عمليات المحاكاة أن النظام يعمل جيداً مع أحجام وأشكال مختلفة من المجموعات. وسواء كانت الروبوتات مرتبة في شكل مثلث، أو سداسي، أو خماسي، أو شكل سهم، فقد حافظ قانون التحكم على تنسيقها واستقرارها.

خلص الباحثون إلى أن نهجهم يقدم تحسيناً كبيراً للروبوتات تحت الماء. فمن خلال الجمع بين مراقب سريع ودقيق وقانون تحكم سلس، ابتكروا نظاماً يمكنه التعامل مع واقع المحيط الفوضوي دون إلحاق الضرر بالمعدات. أثبتت عمليات المحاكاة أن الروبوتات يمكنها الوصول إلى تشكيلها المطلوب في وقت مضمون، وبشكل مستقل عن نقطة بدايتها. وهذا يعني أنه في مهمة حقيقية، يمكن نشر مجموعة من الروبوتات من سفينة في نمط مشتت، وسوف تنظم نفسها بسرعة في تشكيل دقيق لبدء عملها، حتى لو كانت المياه هائجة. وقد أشار الفريق إلى أن العمل المستقبلي سيهدف إلى اختبار هذه الأفكار على روبوتات فيزيائية فعلية وتوسيع النظام للتعامل مع الحركة في ثلاثة أبعاد، استعداداً للتحديات المعقدة لأعماق البحار.