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

महासागर एक विशाल, अप्रत्याशित कार्यक्षेत्र है जहाँ मशीनों को बिना मानवीय हाथों के मार्गदर्शन के संचालित होना पड़ता है। दशकों से, वैज्ञानिक इन गहराइयों की खोज के लिए एकल अंतर्जलीय रोबोटों पर निर्भर रहे हैं, लेकिन एक अकेली मशीन की सीमाएँ होती हैं; वह केवल सीमित मात्रा में उपकरण ले जा सकती है, उसकी शक्ति समाप्त हो सकती है, या यदि कोई महत्वपूर्ण हिस्सा टूट जाए तो वह विफल हो सकती है। इसे दूर करने के लिए, इंजीनियरों ने मिलकर काम करने वाले रोबों के समूहों, जिन्हें 'फॉर्मेशन' (आकृतियाँ) कहा जाता है, की ओर रुख किया है। विचार सरल है: यदि एक रोबोट विफल हो जाता है, तो अन्य कार्यभार संभाल सकते हैं, और साथ मिलकर वे बहुत बड़े क्षेत्र को कवर कर सकते हैं। हालाँकि, इन मशीनों के एक समूह को अराजक अंतर्जलीय दुनिया में नेविगेट करते हुए एक सटीक आकार में चलते रहना रखना अविश्वसनीय रूप से कठिन है। पानी कभी स्थिर नहीं होता; छिपी हुई धाराएँ रोबोटों को धकेलती और खींचती हैं, और स्वयं रोबोट भारी, जटिल मशीनें हैं जो हमेशा ठीक वैसा व्यवहार नहीं करतीं जैसा उनके कंप्यूटर मॉडल भविष्यवाणी करते हैं। इन समूहों को नियंत्रित करने के पारंपरिक तरीके अक्सर त्रुटियों को पर्याप्त तेज़ी से सुधारने में संघर्ष करते हैं, या वे बाधाओं के प्रति इतनी कठोर प्रतिक्रिया देते हैं कि वे रोबोटों के मोटरों को हिला देते हैं, जिससे टूट-फूट और घिसावट होती है।

शेडोंग जियाओतोंग विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं की एक टीम ने इन अंतर्जलीय समूहों को निर्देशित करने का एक नया तरीका विकसित किया है जो गति और कंपन (shaking) दोनों समस्याओं को हल करता है। उन्होंने एक ऐसा नियंत्रण प्रणाली बनाया है जो कई स्वायत्त अंतर्जलीय वाहनों (AUVs) को एक विशिष्ट पथ को ट्रैक करने और अपनी फॉर्मेशन आकृति बनाए रखने की अनुमति देता है, भले ही वे अज्ञात, परिवर्तनशील धाराओं से टकरा रहे हों। उनके समाधान का मूल एक दो-स्तरीय रणनीति है। पहले, उन्होंने कंप्यूटर के भीतर एक आभासी "सेंसर" बनाया जो तुरंत अनुमान लगा सकता है कि पानी रोबोटों के साथ क्या कर रहा है, भले ही रोबोट धाराओं को सीधे नहीं देख सकते। दूसरा, उन्होंने एक स्टीयरिंग कमांड डिज़ाइन किया जो इस अनुमान का उपयोग करके पानी के धक्के को उस समय रद्द कर देता है जब इससे पहले कि रोबोट अपने पथ से भटक जाए। पुराने तरीकों के विपरीत, जो गलती को सुधारने में लंबा समय लेते हैं या पानी से लड़ने के लिए मोटरों को हिंसक रूप से झटकते हैं, यह नया दृष्टिकोण रोबोटों को उनके सही पथ पर एक गारंटीकृत, कम समय में वापस लाता है, चाहे वे पथ से कितनी भी दूर क्यों न शुरू हुए हों। शोधकर्ताओं ने कंप्यूटर सिमुलेशन में रोबों के समूहों के साथ इस विचार का परीक्षण किया जो त्रिभुज, षट्कोण और तीर जैसी आकृतियाँ बना रहे थे, और परिणामों ने दिखाया कि नया तरीका फॉर्मेशन को सख्त और सुचारू रखता है जबकि पुराने तरीके देरी और कंपन के साथ संघर्ष करते हैं।

इन अंतर्जलीय समूहों को नियंत्रित करने की चुनौती समुद्र की प्रकृति में निहित है। पानी एक तरल पदार्थ है जो जटिल, यादृच्छिक पैटर्न में चलता है, जिससे ऐसे बल उत्पन्न होते हैं जिनका पूर्वानुमान लगाना कठिन होता है। जब एक रोबोट चलने की कोशिश करता है, तो उसे इस प्रतिरोध के विरुद्ध लड़ना पड़ता है, और यदि धारा का अचानक झोंका आता है, तो रोबोट की स्थिति बदल जाती है। अतीत में, नियंत्रण प्रणालियाँ इन परिवर्तनों पर प्रतिक्रिया देने के बाद प्रयास करती थीं। यह केवल इस बात को देखकर कार चलाने की कोशिश करने जैसा है कि आप कहाँ रह चुके हैं; जब तक आपको एहसास होता है कि आप भटक रहे हैं, तब तक आप सड़क से काफी दूर हो चुके होते हैं। अन्य प्रणालियों ने अधिक आक्रामक होने का प्रयास किया, त्रुटि को तुरंत सुधारने के लिए अधिकतम बल लगाया। हालांकि यह सिद्धांत में काम कर सकता है, व्यवहार में, यह रोबोट के थ्रस्टर्स को तेजी से कंपन कराता है, जिसे 'चैटरिंग' (chattering) नामक घटना कहा जाता है। यह कंपन एक कार के इंजन के अनियंत्रित रूप से ऊपर-नीचे रेव करने जैसा है; यह ऊर्जा बर्बाद करता है, शोर पैदा करता है, और अंततः यांत्रिक भागों को तोड़ सकता है। शोधकर्ताओं ने पाया कि पारंपरिक दृष्टिकोण या तो तेजी से बदलते वातावरण में उपयोगी होने के लिए बहुत धीमे थे या हार्डवेयर के लिए सुरक्षित होने के लिए बहुत उग्र थे।

इसे ठीक करने के लिए, टीम ने समस्या पर केवल प्रतिक्रिया देने के बजाय उसका पूर्वानुमान लगाने वाला एक सिस्टम डिज़ाइन किया। उन्होंने सबसे पहले रोबोटों की गति का एक विस्तृत गणितीय मॉडल बनाया, जिसमें गति को दो परतों में विभाजित किया गया: रोबोट की स्थिति और दिशा, और वह भौतिक बल जो उसे चलाता है। उन्होंने महसूस किया कि समूह को प्रभावी ढंग से नियंत्रित करने के लिए, उन्हें यह जानने की आवश्यकता है कि किसी भी क्षण पानी रोबोट पर कितना दबाव डाल रहा है। चूंकि वे अदृश्य धाराओं को सीधे माप नहीं सकते थे, इसलिए उन्होंने एक विशेष 'ऑब्जर्वर' (observer) बनाया, जो एक प्रकार का कंप्यूटर प्रोग्राम है जो मुख्य नियंत्रण प्रणाली के साथ चलता है। यह ऑब्जर्वर लगातार तुलना करता है कि रोबोट को क्या करना चाहिए और वह वास्तव में क्या कर रहा है। अंतर का विश्लेषण करके, यह एक सेकंड के अंश में छिपी हुई धारा की शक्ति और दिशा का अनुमान लगा सकता है।

यहाँ मुख्य नवाचार इस अनुमान की गति और निश्चितता है। पुराने ऑब्जर्वर्स को धारा को समझने में लंबा समय लगता था, और उनकी सटीकता इस बात पर निर्भर करती थी कि रोबोट अपने लक्ष्य के कितने करीब शुरू हुआ था। यदि रोबोट पथ से बहुत दूर था, तो ऑब्जर्वर को पकड़ बनाने में और भी अधिक समय लगता था, जो तेजी से बदलते वातावरण में खतरनाक था। हालाँकि, नया ऑब्जर्वर एक निश्चित समय में अपना अनुमान प्राप्त करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, चाहे प्रारंभिक त्रुटि कितनी भी बड़ी क्यों न हो। यह ऐसा है जैसे ऑब्जवर के पास एक आंतरिक घड़ी है जो गारंटी देती है कि वह कुछ विशिष्ट सेकंडों के भीतर हवा की गति जान लेगा, चाहे कार थोड़ा भटक रही हो या पागलों की तरह घूम रही हो। यह नियंत्रण प्रणाली को तुरंत कार्य करने की अनुमति देता है, और ऑब्जर्वर के अनुमान का उपयोग करके एक प्रति-बल (counter-force) लागू करता है जो फॉर्मेशन को बाधित करने से पहले ही धारा को बेअसर कर देता है।

एक बार जब सिस्टम जान जाता है कि पानी क्या कर रहा है, तो यह रोबोटों को उनकी फॉर्मेशन में रखने के लिए नियंत्रण की दूसरी परत लागू करता है। शोधकर्ताओं ने एक विधि का उपयोग किया जहाँ एक रोबोट 'लीडर' (नेता) के रूप में कार्य करता है, और अन्य उसका अनुसरण करते हैं, लीडर के सापेक्ष एक विशिष्ट दूरी और कोण बनाए रखते हैं। यह पक्षियों के झुंड के समान है, जहाँ प्रत्येक पक्षी को पता होता है कि सामने वाले के संबंध में उसे कहाँ होना है। कंट्रोल लॉ सुनिश्चित करता है कि भले ही लीडर तेजी से मुड़े या गति बढ़ाए, फॉलोअर्स (अनुयायी) सही आकार बनाए रखने के लिए अपने पथ को सुचारू रूप से समायोजित करें। सिस्टम एक विशेष प्रकार के गणित का उपयोग करता है जो रोबोटों को उनके लक्ष्य से आगे निकलने (overshoot) या आगे-पीछे डगमगाने से रोकता है। त्रुटि को सुधारने के लिए थ्रस्टर्स को झटकने के बजाय, सिस्टम एक सुचारू, निरंतर बल लगाता है जो रोबोट को धीरे से वापस रेखा पर लाता है।

शोधकर्ताओं ने यह देखने के लिए कि यह सिस्टम कठिन परिस्थितियों में कैसा प्रदर्शन करेगा, कंप्यूटर सिमुलेशन की एक श्रृंखला में अपने सिस्टम का परीक्षण किया। उन्होंने रोबोटों को जटिल पथों का पालन करने के लिए प्रोग्राम किया, जिसमें गोलाकार मार्ग और ऐसी आकृतियाँ शामिल थीं जो त्रिभुज और वृत्त को जोड़ती थीं। उन्होंने उन परिदृश्यों का भी अनुकरण किया जहाँ रोबोट बहुत अलग स्थितियों से शुरू हुए, जिनमें से कुछ इच्छित पथ से बहुत दूर थे और कुछ बहुत करीब। हर मामले में, नया नियंत्रण प्रणाली रोबोटों को उनके लक्ष्य फॉर्मेशन तक ले आया और उन्हें वहीं बनाए रखा। सिमुलेशन ने दिखाया कि रोबोट उच्च सटीकता के साथ पथ को ट्रैक कर सकते हैं, और उनकी स्थिति की त्रुटियाँ तेजी से समाप्त हो गईं। जब उन्होंने अपने नए तरीके की तुलना एक पारंपरिक नियंत्रण रणनीति से की, तो अंतर स्पष्ट था। पारंपरिक पद्धति ने रोबोटों को कंपन और झटके दिए क्योंकि वे अपने मार्ग को सुधारने की कोशिश कर रहे थे, और त्रुटियों को शांत होने में बहुत अधिक समय लगा। इसके विपरीत, नया तरीका सुचारू, स्थिर गति उत्पन्न करता है और त्रुटियों को लगभग तुरंत ठीक कर देता है।

सबसे महत्वपूर्ण निष्कर्षों में से एक यह था कि सिस्टम ने अज्ञात विक्षोभों (disturbances) को कितनी अच्छी तरह संभाला। शोधकर्ताओं ने वास्तविक समुद्र की नकल करने के लिए सिमुलेशन में यादृच्छिक, परिवर्तनशील धाराओं को पेश किया। ऑब्जर्वर ने उल्लेखनीय सटीकता के साथ इन परिवर्तनशील बलों को ट्रैक किया, जो धारा की वास्तविक शक्ति से लगभग पूरी तरह मेल खाता था। इसने नियंत्रण प्रणाली को विक्षोभ को प्रभावी ढंग से रद्द करने की अनुमति दी, जिससे रोबोटों के मोटरों की शक्ति बढ़ाए बिना उन्हें पथ पर रखा जा सका। परिणाम एक ऐसा सिस्टम था जो अप्रत्याशित समुद्र के प्रति मजबूत था और रोबोट के हार्डवेयर के लिए सौम्य भी था। सिमुलेशन ने यह भी दिखाया कि सिस्टम विभिन्न समूह आकारों और आकृतियों के लिए अच्छा काम करता है। चाहे रोबोटों को त्रिभुज, षट्कोण, पंचकोण या तीर के आकार में व्यवस्थित किया गया हो, कंट्रोल लॉ ने उन्हें समन्वित और स्थिर रखा।

शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष निकाला कि उनका दृष्टिकोण अंतर्जलीय रोबोटिक्स के लिए एक महत्वपूर्ण सुधार प्रदान करता है। एक तेज़, सटीक ऑब्जर्वर के साथ एक सुचारू कंट्रोल लॉ को जोड़कर, उन्होंने एक ऐसा सिस्टम बनाया है जो उपकरणों को नुकसान पहुँचाए बिना समुद्र की अव्यवस्थित वास्तविकता को संभाल सकता है। सिमुलेशन ने सिद्ध किया कि रोबोट गारंटीकृत समय में अपने वांछित फॉर्मेशन में अभिसरित (converge) हो सकते हैं, चाहे वे कहीं से भी शुरू हुए हों। इसका अर्थ है कि वास्तविक मिशन में, रोबोटों के एक समूह को एक जहाज से बिखरे हुए पैटर्न में तैनात किया जा सकता है, और वे काम शुरू करने के लिए एक सटीक फॉर्मेशन में खुद को जल्दी से व्यवस्थित कर लेंगे, भले ही पानी अशांत हो। हालाँकि अध्ययन पूरी तरह से कंप्यूटर वातावरण में किया गया था, लेकिन परिणाम बताते हैं कि यह विधि भविष्य के अंतर्नील अन्वेषण के लिए एक शक्तिशाली उपकरण हो सकती है, जो रोबोट समूहों को पहले से कहीं अधिक कुशलता और विश्वसनीयता के साथ मिलकर काम करने की अनुमति देगी। टीम ने उल्लेख किया कि भविष्य के कार्य का लक्ष्य इन विचारों का परीक्षण वास्तविक भौतिक रोबोटों पर करना और सिस्टम को तीन आयामों (3D) में गति संभालने के लिए विस्तारित करना है, जो गहरे समुद्र की जटिल चुनौतियों के लिए तैयार होगा।