Novo Protocolo de Controle para Veículos Subaquáticos Autônomos

Veículos autônomos subaquáticos (AUVs) são dispositivos não tripulados que realizam tarefas no oceano sem intervenção humana. Esses veículos conseguem operar em vários ambientes oceânicos, desde águas rasas até mares profundos, por longos períodos. Com o passar dos anos, os AUVs foram usados para várias atividades importantes, como mapear o fundo do oceano, inspecionar oleodutos, explorar petróleo e gás, e até mesmo em operações militares.

Porém, à medida que as tarefas se tornaram mais complexas e a demanda por sensoriamento confiável aumentou, às vezes são necessários barcos mais avançados para garantir que esses trabalhos sejam feitos direito. Recentemente, uma solução mais inteligente surgiu: usar uma frota de AUVs menores, mais simples e mais baratos para trabalharem juntos em missões. Essa colaboração oferece várias vantagens, como a capacidade de escalar operações facilmente, coletar dados de forma eficaz, cobrir áreas maiores e se adaptar a falhas no sistema.

No entanto, coordenar múltiplos AUVs traz desafios. É crucial criar estratégias eficazes para que eles trabalhem juntos em direção a metas compartilhadas. Um dos principais problemas é o controle de rastreamento de formação, que ganhou atenção nos últimos anos. Embora problemas de coordenação semelhantes apareçam em outras plataformas robóticas como robôs terrestres, drones aéreos e naves espaciais, as condições subaquáticas são mais imprevisíveis, tornando mais difícil desenvolver métodos de controle de alto desempenho para AUVs.

#Controle de Formação de Embarcações Subaquáticas

O controle de formação pode ser dividido em duas áreas principais: estratégias de coordenação e métodos de Controle de Movimento. As estratégias de coordenação envolvem como organizar múltiplas embarcações para formar uma disposição específica. Técnicas como liderança-seguindo, estrutura virtual, baseada em comportamento e métodos de campo potencial são comuns.

Por outro lado, os esquemas de controle de movimento são necessários para garantir que os AUVs consigam alcançar e manter uma formação desejada. Os AUVs enfrentam desafios únicos devido à sua dinâmica de movimento complexa e à natureza imprevisível do oceano.

Por exemplo, pesquisadores propuseram vários métodos de controle, como abordagens de líder virtual e esquemas de controle ótimo, para auxiliar na coordenação dos AUVs. Embora algumas soluções tenham se mostrado eficazes, muitas vezes dependem de modelos simplificados que não levam em conta toda a complexidade da dinâmica dos AUVs, o que pode levar a limitações no desempenho.

#Enfrentando os Desafios

Para lidar com essas complexidades, é essencial projetar controladores que considerem as diferentes condições enfrentadas pelos AUVs. Alguns métodos envolvem técnicas de controle adaptativo que ajudam a levar em conta mudanças no ambiente e na dinâmica das embarcações. Esses métodos muitas vezes usam modelos simplificados, que, embora mais fáceis de gerenciar, não capturam totalmente os comportamentos dos AUVs.

Abordagens recentes integraram aprendizado ao processo de controle. Usando técnicas de identificação de sistemas em tempo real, esses métodos permitem que ajustes sejam feitos à medida que as condições mudam, melhorando a precisão das ações de controle.

Por exemplo, uma abordagem utiliza uma técnica de controle por retrocesso, que permite um design de controle sistemático. Ao empregar um mecanismo de aprendizado dentro desse processo, os AUVs podem ajustar suas comportamentos de forma adaptativa com base nas mudanças observadas em seu ambiente.

#Design de Protocolo de Controle

Para criar um controle confiável para uma frota de AUVs, pode-se usar um novo protocolo de controle distribuído. O protocolo incorpora um processo de aprendizado online e técnicas robustas, garantindo que as embarcações possam manter sua formação apesar das incertezas.

1. Controle Baseado em Aprendizado Distribuído: Uma lei de controle é desenvolvida que permite que cada AUV opere com base em informações locais em vez de depender de um comando centralizado. Esse design facilita a colaboração das embarcações para rastrear uma formação-alvo.

2. Modelo de Neurodinâmica: Ao integrar um modelo de neurodinâmica, esse método pode proporcionar um desempenho mais consistente, especialmente na presença de distúrbios e ruídos. O modelo de neurodinâmica ajuda a gerenciar as ações de controle suavemente, reduzindo as chances de comportamento errático no sistema.

3. Aprendizado Contínuo: Cada AUV aprende continuamente sobre seu ambiente e ajusta suas ações de controle em tempo real. Essa capacidade de aprendizado ajuda as embarcações a permanecerem coordenadas mesmo quando enfrentam mudanças ambientais ou distúrbios inesperados.

#Simulação e Resultados

Para avaliar a eficácia desse protocolo de controle, várias simulações foram realizadas. As simulações envolvem uma frota de quatro AUVs encarregados de manter uma formação específica enquanto seguem uma trajetória-alvo.

O desempenho do método proposto é comparado com outras estratégias de controle conhecidas, como controle por retrocesso e controle por modo deslizante. Os resultados destacam a eficácia do protocolo de controle baseado em aprendizado distribuído em vários cenários, incluindo:

• Sem Distúrbios: No primeiro cenário, todos os métodos de controle conseguiram alcançar a formação desejada. O método proposto demonstrou ações de controle mais suaves e menos oscilações em comparação com os outros.

• Com Distúrbios Externos: No segundo cenário, distúrbios periódicos de correntes oceânicas foram introduzidos. Todos os métodos mostraram capacidade de gerenciar os distúrbios. No entanto, o método proposto teve um desempenho melhor em manter a estabilidade com ações de controle menos agressivas.

• Com Ruído de Medição: O cenário final envolveu a introdução de ruído no processo de medição. Aqui, o método proposto superou os outros, demonstrando sua robustez em estabilizar a formação apesar do ruído.

No geral, as simulações confirmaram que o protocolo de controle recém-desenvolvido pode gerenciar efetivamente as complexidades de coordenar AUVs em ambientes subaquáticos desafiadores.

#Conclusão

O desenvolvimento de um protocolo de controle robusto baseado em aprendizado para embarcações subaquáticas representa um avanço significativo na tecnologia dos AUVs. Ao focar em estratégias de controle distribuído, integrar métodos de aprendizado avançados e empregar modelos robustos de neurodinâmica, essa abordagem permite que os AUVs mantenham suas formações enquanto navegam com sucesso por várias perturbações e incertezas.

Futuros trabalhos buscarão aprimorar as estratégias de comunicação, particularmente em cenários onde o compartilhamento direto de informações entre os AUVs pode não ser viável. Ao continuar a aumentar as capacidades de coordenação desses veículos, podemos esperar explorações e aplicações subaquáticas ainda mais eficazes nos próximos anos.