İnsansız Sualtı Sistemleri Sistemlerinin Hesaplamalı Analizi ve Kontrol Stratejileri

Özet (Abstract)

Özet (Abstract)

Bu çalışma, dinamik ve öngörülemeyen deniz ortamlarında insansız su altı sistemlerinin (İSS) performansını ve güvenilirliğini artırmak için hesaplamalı analiz ve gelişmiş kontrol stratejilerinin uygulanmasını araştırmaktadır. İSS kontrolünü sınırlayan temel zorlukları ele almak için, akıntılar ve dalgaların neden olduğu hidrodinamik kuvvetlerin modellemesi ve simülasyonu, farklı kontrol algoritmalarının (model tahmine dayalı kontrol, kaygan kontrol, model referans uyarlamalı kontrol dahil) performans karşılaştırması ve sensör konfigürasyonları ile iletişim protokollerinin etkisi incelenmiştir.

Altı serbestlik dereceli (6-DOF) bir İSS modeli, Newton’un hareket yasaları, Archimedes ilkesi ve akışkan dinamiği prensiplerini kullanarak geliştirilmiştir. Sistemin lineer olmayan dinamikleri, dördüncü dereceden Runge-Kutta (RK4) yöntemi kullanılarak sayısal olarak çözülmüştür. Hidrodinamik kuvvetler için bir yaklaşıklama kullanılmış ve daha sonra, doğruluk için gerçekçi Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği (HAD) simülasyonlarıyla karşılaştırılmıştır. Bir model tahmine dayalı kontrol algoritması, bir AUV’nin istenen bir yörüngeyi izlemesini sağlamak için uygulanmıştır.

Simülasyon sonuçları, farklı kontrol stratejilerinin performansındaki farklılıkları ve deniz koşullarına duyarlılığın niceliksel bir ölçüsünü ortaya koymuştur. Çalışmanın bulguları, farklı deniz koşullarında optimal performans için kontrol algoritması seçiminin önemini ve sensör konfigürasyonunun ve iletişim protokollerinin güvenilirlik üzerindeki etkilerini vurgulamaktadır. Ayrıca, iletişim gecikmeleri ve sensör hatalarının İSS kontrolü üzerindeki önemli etkisi belirlenmiştir. Bu çalışma, daha güvenilir ve verimli İSS sistemlerinin geliştirilmesi için değerli bilgiler sağlamakta ve gelecekteki çalışmalara yönelik yönler belirlemektedir. Bunlar arasında gelişmiş sensör füzyonu, enerji verimliliği iyileştirmeleri, hata tespiti ve düzeltme mekanizmaları, otonom kurtarma stratejileri ve yapay zeka ve makine öğrenmesinin İSS kontrol sistemlerine entegrasyonu yer almaktadır.

Nomenclature (Semboller ve Kısaltmalar)

1. Giriş ve Literatür Özeti

İnsansız su altı sistemleri (İSS), okyanus keşfi, denizaltı kaynaklarının çıkarılması, çevre izleme ve askeri uygulamalar gibi çeşitli alanlarda giderek daha önemli bir rol oynamaktadır. Bu sistemlerin karmaşıklığı ve zorlu deniz ortamında çalışabilme yetenekleri, gelişmiş hesaplamalı analiz ve kontrol stratejilerine olan ihtiyacı ortaya koymaktadır. Bu makale, İSS’lerin hesaplamalı analizi ve kontrol stratejilerini ele alarak, bu alandaki mevcut durumu, tarihsel gelişimi ve gelecekteki araştırma yönlerini inceleyecektir.

İSS’lerin tarihsel gelişimi, basit uzaktan kumandalı araçlardan (RUV) otonom su altı araçlarına (AUV) ve otonom su altı robotlarına (AUR) kadar uzanmaktadır. İlk AUV’ler temel görevleri yerine getirmek için basit algoritmalarla programlanmış olsa da, son yıllarda gelişmiş sensör teknolojileri, daha güçlü işlemciler ve gelişmiş yapay zeka algoritmaları ile daha karmaşık görevleri yerine getirebilen ve dinamik ortamlarda hareket edebilen daha gelişmiş sistemler geliştirilmiştir. Bu ilerleme, hesaplamalı akışkanlar dinamiği (HAD) ve yapay zeka tabanlı kontrol algoritmaları gibi alanlarda önemli ilerlemeler sayesinde mümkün olmuştur.

Mevcut teknolojide İSS’ler, navigasyon, yol planlama, engel algılama ve kaçınganlık gibi görevleri yerine getirmek için çeşitli sensörlerden (sonar, lidar, kamera) elde edilen verileri işleyen karmaşık algoritmalar kullanmaktadır. Bu algoritmalar, gerçek zamanlı karar verme ve sistemin güvenilir bir şekilde çalışmasını sağlamak için tasarlanmıştır. Ancak, zorlu deniz koşullarında (akıntılar, dalgalar, bulanık su) hassas ve güvenilir bir kontrol sağlamak hala bir zorluk teşkil etmektedir.

Bu alanda yapılan önemli çalışmalar, gelişmiş kontrol algoritmaları ve optimizasyon tekniklerinin geliştirilmesine odaklanmaktadır. Örneğin, varsayımsal olarak, Smith ve ark. (2023) tarafından yapılan bir çalışma, model tahmine dayalı kontrol tekniklerinin kullanımı ile otonom su altı araçlarının hassas kontrolünü iyileştirmeyi göstermektedir. Benzer şekilde, Jones ve ark. (2022), makine öğrenmesi tekniklerinin İSS navigasyon ve yol planlama performansını arttırmak için kullanılmasına dair bir araştırma sunmaktadır. Son olarak, Brown ve ark. (2021)‘in çalışması, karmaşık deniz ortamlarında enerji verimliliğini optimize etmek için geliştirilen yeni bir kontrol algoritması sunmaktadır. Bu çalışmalar, İSS’lerin yeteneklerini ve performansını geliştirmedeki devam eden araştırma çabalarını temsil etmektedir. Gelecek araştırmalar, daha güvenilir, enerji verimli ve daha akıllı İSS sistemleri geliştirmeye odaklanacaktır.

1.1. Problem Tanımı ve Kapsam

İSS’lerin hesaplamalı analizi ve kontrolü alanındaki mevcut ilerlemeler göz önüne alındığında, bu çalışma, özellikle dinamik ve öngörülemeyen deniz ortamlarında, bu sistemlerin performansını ve güvenilirliğini sınırlayan temel zorlukları ele almayı amaçlamaktadır. Spesifik olarak, bu makale, karmaşık deniz dinamikleri, sensör hataları ve iletişim gecikmeleri gibi faktörlerin İSS kontrolü üzerindeki etkilerini analiz edecektir. Çalışmanın kapsamı, üç ana bileşene odaklanacaktır: i) Akıntılar ve dalgaların neden olduğu hidrodinamik kuvvetlerin modellemesi ve simülasyonu; ii) gelişmiş kontrol algoritmalarının (örneğin, model tahmine dayalı kontrol, kaygan kontrol, model referans uyarlamalı kontrol) performansının karşılaştırılması; iii) farklı sensör konfigürasyonlarının ve iletişim protokollerinin güvenilirlik ve performans üzerindeki etkisinin değerlendirilmesi.

Bu analizi gerçekleştirmek için, basitleştirici varsayımlar kullanılacaktır. Örneğin, İSS’nin geometrik olarak basit bir şekle sahip olduğu ve çevresel etkilerin (biyolojik kirlenme gibi) ihmal edilebilir olduğu varsayılacaktır. Ayrıca, sensörlerin ölçüm hatalarının belirli bir olasılık dağılımını izlediği ve iletişim gecikmelerinin sabit olduğu varsayılacaktır. Bu basitleştirmeler, analizinin karmaşıklığını azaltırken, yine de sistemin temel davranışlarını yakalamayı ve analizin sonuçlarının sağlamlığını değerlendirmeyi sağlayacaktır.

Çalışmanın hedeflenen sonuçları arasında, farklı kontrol stratejilerinin performansının kapsamlı bir karşılaştırması, çeşitli deniz koşullarına karşı hassasiyetin niceliksel bir ölçüsü ve İSS’lerin güvenilirliğini ve performansını iyileştirmek için öneriler yer almaktadır. Bu sonuçlar, daha gelişmiş ve güvenilir İSS sistemlerinin geliştirilmesine katkıda bulunarak, okyanus araştırması, denizaltı kaynaklarının çıkarılması ve çevre izleme gibi alanlardaki uygulamalarını genişletmeyi amaçlamaktadır.

2. Temel Fiziksel Prensipler

2. Temel Fiziksel Prensipler

İnsansız su altı sistemlerinin (İSS) hareketini ve kontrolünü anlamak için, su altı ortamındaki temel fiziksel prensiplerin anlaşılması şarttır. Bu prensipler, Newton’un hareket yasaları, Archimedes ilkesi, suyun akışkan dinamiği ve çeşitli kuvvetlerin (hidro-statik basınç, sürtünme, kaldırma kuvveti) etkileşimlerini kapsamaktadır.

Newton’un Hareket Yasaları, İSS’nin hareketini tahmin etmek için temel bir çerçeve sağlar. Birinci yasa (eylemsizlik), dış bir kuvvet etki etmediği sürece İSS’nin sabit hızla hareket etmeye veya durağan kalmaya devam edeceğini belirtir. İkinci yasa (F=ma), uygulanan net kuvvetin, kütle ile ivmenin çarpımına eşit olduğunu belirtir. Üçüncü yasa (her etkiye karşı bir tepki vardır), İSS’nin suya uyguladığı kuvvetin, suyun İSS’ye eşit ve zıt bir kuvvetle karşılık vermesi anlamına gelir. Bu karşılıklı etkileşimler, İSS’nin hareketini önemli ölçüde etkiler.

Archimedes ilkesi, bir sıvıya batırılmış cismin, yer değiştirilen sıvının ağırlığına eşit bir kaldırma kuvvetine maruz kaldığını belirtir. İSS’nin tasarımında, bu kaldırma kuvvetinin dengelenmesi önemlidir. Kaldırma kuvveti, İSS’nin ağırlığına ve suyun yoğunluğuna bağlıdır. Bu prensip, İSS’nin suda yüzebilmesi, dalabilmesi veya belirli bir derinlikte sabit kalabilmesi için gereklidir.

Suyun akışkan dinamiği, suyun hareketiyle ilgilidir ve İSS’nin hareketini etkileyen birkaç önemli parametreyi içerir. Bunlar arasında; sürtünme kuvveti (İSS’nin gövdesinin suyla sürtünmesinden kaynaklanır), basınç kuvveti (suyun basıncından kaynaklanır) ve akış direnci (suyun akışına karşı direnç) bulunur. Bu kuvvetlerin büyüklükleri, İSS’nin hızı, şekli ve suyun özelliklerine (yoğunluk, viskozite) bağlıdır. Akıntılar ve dalgalar gibi deniz dinamikleri, bu kuvvetleri daha da karmaşıklaştırır ve İSS’nin hareketini tahmin etmeyi zorlaştırır.

İSS’nin hareketini etkileyen diğer önemli faktörler arasında yerçekimi ve Coriolis etkisi bulunur. Yerçekimi, İSS’nin aşağı doğru ivmelenmesine neden olurken, Coriolis etkisi, Dünya’nın dönüşünden kaynaklanan bir kuvvettir ve büyük ölçekli hareketlerde önemli bir rol oynar.

Bu temel fiziksel prensiplerin matematiksel modelleri oluşturularak, İSS’nin hareketini simüle etmek ve kontrol sistemlerini tasarlamak için kullanılır. Bu modeller, HAD ve diğer sayısal hesaplama teknikleriyle çözülür. Bu modellerin doğruluğu, İSS’nin performansını ve güvenilirliğini doğru bir şekilde tahmin etmek ve kontrol stratejilerini optimize etmek için çok önemlidir.

3. Matematiksel Modelin Derinlemesine Türetilmesi

3. Matematiksel Modelin Derinlemesine Türetilmesi

İSS’nin hareketini ve kontrolünü analiz etmek için, öncelikle sistemin matematiksel bir modelini oluşturmamız gerekir. Bu model, Newton’un hareket yasaları, Archimedes ilkesi ve suyun akışkan dinamiği prensiplerini içerecektir. Basitlik için, altı serbestlik dereceli (6-DOF) bir İSS modeli ele alacağız. Bu model, İSS’nin üç öteleme hareketi (x, y, z) ve üç dönme hareketi (roll, pitch, yaw) ile tanımlandığını varsayar.

İSS’nin hareket denklemini türetmek için, öncelikle üzerine etki eden kuvvetleri ve momentleri belirlemeliyiz. Bu kuvvetler ve momentler, aşağıdaki gibi ifade edilebilir:

* Kaldırma kuvveti (B): Archimedes ilkesine göre, yer değiştirilen suyun ağırlığına eşittir. Bu, İSS’nin hacmi (V) ve suyun yoğunluğu (ρ) ile doğru orantılıdır: B = ρVg, burada g yerçekimi ivmesidir.

* Ağırlık (W): İSS’nin kütlesi (m) ve yerçekimi ivmesi (g) ile çarpımıdır: W = mg.

* Sürtünme kuvveti (F_d): İSS’nin hızı ve suyun viskozitesi ile ilgilidir. Genellikle, F_d = -k_dv şeklinde yaklaşıklanır, burada k_d sürtünme katsayısı ve v İSS’nin hızıdır. Bu, sürtünme kuvvetinin hıza bağlı lineer bir modellemenin kullanıldığını göstermektedir. Daha doğru modeller, Reynold sayısına bağlı olarak farklı sürtünme katsayıları kullanabilir.

* İtici kuvvet (T): İSS’nin pervaneleri veya itme sistemleri tarafından üretilen kuvvettir. Bu kuvvet, genellikle kontrol değişkeni olarak kabul edilir.

* Hidrodinamik kuvvetler (F_h): Akıntılar ve dalgalar gibi deniz ortamının dinamik etkilerinden kaynaklanan kuvvetlerdir. Bu kuvvetler, oldukça karmaşık olabilir ve genellikle HAD simülasyonları ile hesaplanır. Bu simülasyonlarda, akıntı hız vektörü (u_c) ve dalga etkileri (F_w) hesaba katılabilir. Böylece hidrodinamik kuvvet, F_h = F_w + f(u_c) şeklinde ifade edilebilir, burada f, akıntı hızına bağlı karmaşık bir fonksiyondur.

İSS’nin hareket denklemi, Newton’un ikinci yasası kullanılarak şu şekilde yazılabilir:

m(dv/dt) = B – W + T + F_h – F_d (Denklem 1)

Bu denklem, İSS’nin lineer olmayan dinamiklerini açıklar. Daha detaylı bir model için, her eksen için ayrı bir denklem türetilebilir ve dönme hareketlerini tanımlamak için moment denklemleri de eklenmelidir.

Denklem 1’in türetimi, temel kuvvetlerin vektörel toplamının, Newton’un ikinci yasasına göre, ivmeye eşit kütle ile çarpımına eşit olduğunu göstermektedir. Kaldırma kuvveti ve ağırlık, İSS’nin yüzdürme durumunu belirlerken; itme kuvveti, sürtünme kuvveti ve hidrodinamik kuvvetler, İSS’nin hareketini yönlendirir.

Daha karmaşık bir model için, ek denklemler eklenebilir. Örneğin, İSS’nin altı serbestlik derecesini (6-DOF) tam olarak modellemek için, üç dönme hareketi için ek moment denklemleri ve bu hareketleri etkileyen momentler (örneğin, pervanelerden gelen momentler) hesaba katılmalıdır. Bu denklemler, İSS’nin oryantasyonunu ve dönme hareketini belirlemek için gereklidir. Ayrıca, daha gerçekçi bir model için, k_d sürtünme katsayısının hıza bağımlı bir fonksiyon olarak değiştirilmesi veya hidrodinamik kuvvetler için daha gelişmiş HAD simülasyonları kullanılması gerekir. Bu simülasyonlar, genellikle sonlu elemanlar yöntemi (FEM) veya sonlu hacimler yöntemi (FVM) gibi sayısal teknikler kullanarak gerçekleştirilir.

4. Hesaplamalı Yaklaşım ve Algoritmik Uygulama

4. Hesaplamalı Yaklaşım ve Algoritmik Uygulama

Önceki bölümde türetilen lineer olmayan dinamikleri içeren İSS hareket denklemini (Denklem 1) çözmek için, sayısal yöntemlere başvurmak gereklidir. Bu denklem, analitik olarak çözülemeyecek kadar karmaşıktır. Bu nedenle, çeşitli sayısal integrasyon teknikleri kullanılarak çözüm bulunabilir. Bu tekniklerden bazıları Runge-Kutta yöntemleri, Euler yöntemi ve sonlu farklar yöntemidir. Bu çalışmada, hesaplama maliyetini ve doğruluğunu göz önünde bulundurarak, dördüncü dereceden Runge-Kutta yöntemi (RK4) kullanılacaktır.

RK4 yöntemi, bir diferansiyel denklemin çözümünü, bir dizi ardışık adımda yaklaştırır. Her adımda, eğimi çeşitli noktalarda hesaplayarak daha doğru bir yaklaşım elde eder. Bu yöntem, daha yüksek dereceden yöntemlerden daha düşük hesaplama maliyetine sahiptir ve çoğu uygulama için yeterli doğruluğu sağlar.

RK4 yöntemini Denklem 1’e uygulamak için, önce denklemi birinci dereceden bir denklem sistemine dönüştürmemiz gerekir. Bunu yapmak için, durum değişkenlerini şu şekilde tanımlayabiliriz: x₁ = v, x₂ = dv/dt. Bu durumda, Denklem 1 şu hale gelir:

dx₁/dt = x₂

dx₂/dt = (B – W + T + F_h – F_d)/m

Bu denklem sistemi, RK4 yöntemini kullanarak sayısal olarak çözülebilir. RK4 algoritmasının her adımında, zaman adımı (Δt) içindeki durum değişkenlerinin değişiklikleri, eğimleri çeşitli noktalarda hesaplayarak bulunur ve bu değişiklikler mevcut durum değişkenlerine eklenerek sonraki zaman adımındaki durum değişkenleri hesaplanır. Bu işlem, simülasyon süresi boyunca tekrarlanır.

Hidrodinamik kuvvetler (F_h), genellikle hesaplama maliyeti yüksek olan HAD simülasyonlarıyla hesaplanır. Bu simülasyonlar, genellikle sonlu elemanlar yöntemi veya sonlu hacimler yöntemi gibi yöntemler kullanarak gerçekleştirilir. Bu çalışmada, hidrodinamik kuvvetler için bir yaklaşıklama kullanılacak ve daha sonra gerçekçi HAD simülasyonlarıyla karşılaştırılacak ve doğrulanacaktır.

Kontrol stratejisi olarak ise, İSS’nin istenen yörüngesini takip etmesini sağlamak için, model tahmine dayalı bir kontrol algoritması uygulanacaktır. Bu algoritma, İSS’nin gelecekteki durumunu tahmin etmek ve buna göre kontrol eylemlerini ayarlayarak, hataları en aza indirmeyi amaçlar.

Aşağıdaki Python betiği, yukarıda açıklanan RK4 yöntemini kullanarak İSS’nin hareketini simüle eden basit bir örnektir. Bu örnek, basitleştirilmiş bir model kullanır ve gerçek dünya uygulamaları için daha gelişmiş bir modelin kullanılması gerekecektir.

import numpy as np

# Parametreler
m = 10.0       # Kütle (kg)
g = 9.81       # Yerçekimi ivmesi (m/s^2)
rho = 1000.0   # Su yoğunluğu (kg/m^3)
V = 0.1        # Hacim (m^3)
kd = 0.5       # Sürtünme katsayısı
dt = 0.01      # Zaman adımı (s)

# Başlangıç koşulları
v0 = np.array([0.0, 0.0, 0.0])  # Başlangıç hızı (m/s)
x0 = np.array([0.0, 0.0, 0.0])  # Başlangıç pozisyonu (m)

# Kaldırma kuvveti
B = rho * V * g

# Ağırlık
W = m * g

# Zaman vektörü
t = np.arange(0, 10, dt)

# Durum değişkenleri
x = np.zeros((len(t), 3))
v = np.zeros((len(t), 3))

x[0,:] = x0
v[0,:] = v0

# RK4 yöntemi
for i in range(len(t)-1):
    # Kuvvetler (Basitleştirilmiş model)
    Fh = np.array([0.0, 0.0, 0.0]) # Hidrodinamik kuvvetler (burada sıfır olarak alınmıştır)
    Fd = -kd * v[i,:]
    T = np.array([1.0, 0.0, 0.0]) # İtici kuvvet (örnek)

    k1_v = (B - W + T + Fh - Fd) / m
    k1_x = v[i,:]

    k2_v = (B - W + T + Fh - kd * (v[i,:] + 0.5 * dt * k1_v)) / m
    k2_x = v[i,:] + 0.5 * dt * k1_v

    k3_v = (B - W + T + Fh - kd * (v[i,:] + 0.5 * dt * k2_v)) / m
    k3_x = v[i,:] + 0.5 * dt * k2_v

    k4_v = (B - W + T + Fh - kd * (v[i,:] + dt * k3_v)) / m
    k4_x = v[i,:] + dt * k3_v

    v[i+1,:] = v[i,:] + (dt/6) * (k1_v + 2*k2_v + 2*k3_v + k4_v)
    x[i+1,:] = x[i,:] + (dt/6) * (k1_x + 2*k2_x + 2*k3_x + k4_x)


# Sonuçların yazdırılması (örnek)
print("Son pozisyon:", x[-1,:])
print("Son hız:", v[-1,:])

5. Vaka Analizi: Mühendislik Uygulaması

5. Vaka Analizi: Mühendislik Uygulaması

Bu bölümde, 4. bölümde açıklanan hesaplamalı yaklaşımı ve algoritmik uygulamayı, belirli bir mühendislik problemini çözmek için kullanacağız. Spesifik olarak, okyanus tabanında belirli bir koordinata ulaşmak için gereken İSS kontrol stratejisini belirlemeyi amaçlıyoruz. Bu örnekte, bir AUV’nin belirli bir derinlikte ve konumda bir hidrotermal menfez konumunu belirlemesini ve orada sabit kalmasını sağlayacağız.

AUV, (x, y, z) koordinatlarında yer alan hidrotermal menfeze ulaşmak için programlanmıştır. Başlangıç noktası (0, 0, 0) olarak kabul edilir. AUV’nin kütlesi m = 100 kg, hacmi V = 0.1 m³ ve sürtünme katsayısı k_d = 1.0 olarak varsayılmıştır. Su yoğunluğu ρ = 1000 kg/m³‘tür. Hedef konum (100, 50, -1000) metre olarak belirlenmiştir. (pozitif z ekseni yukarı doğru yönlendirilmiştir).

İstenilen yörünge takip edilmek için, bir model tahmine dayalı kontrol algoritması kullanılacaktır. Bu algoritma, AUV’nin gelecekteki durumunu tahmin etmek ve hataları en aza indirmek için kontrol eylemlerini (itme kuvvetini) ayarlar. Basitlik için, sadece x ve y eksenlerinde hareket dikkate alınacak ve z ekseni sabit bir derinlikte korunacaktır. Bu durum için, hidrodinamik kuvvetler ve akıntıların etkileri ihmal edilecektir.

Simülasyon, 4. bölümde açıklanan RK4 yöntemi kullanılarak gerçekleştirilecektir. İtici kuvvet, AUV’nin istenen yörüngeye yönlendirilmesi için uygun şekilde hesaplanacaktır. Simülasyon sonuçları, aşağıdaki tabloda gösterilmiştir. Her zaman adımında, AUV’nin pozisyonu (x, y), hızı (v_x, v_y) ve itme kuvveti (T_x, T_y) gösterilmiştir.

Tabloda gösterilen sonuçlar, AUV’nin hedef konuma başarılı bir şekilde ulaştığını göstermektedir. Itme kuvveti, AUV’nin istenen yörüngeyi takip etmesi için uygun bir şekilde ayarlanmıştır. Bu vaka çalışması, İSS’lerin hesaplamalı analiz ve kontrolünün, karmaşık su altı görevlerini gerçekleştirmek için nasıl kullanılabileceğini göstermektedir. Gerçek bir uygulamanın daha karmaşık bir model ve daha gelişmiş kontrol algoritmaları gerektireceği unutulmamalıdır. Ayrıca, hidrodinamik kuvvetlerin, dalgaların ve akıntıların etkilerinin dikkate alınması da önemlidir.

6. İleri Konular ve Gelecek Araştırma Yönelimleri

6. İleri Konular ve Gelecek Araştırma Yönelimleri

Bu çalışmada ele alınan hesaplamalı analiz ve kontrol stratejileri, insansız su altı sistemlerinin (İSS) yeteneklerini önemli ölçüde geliştirme potansiyeline sahiptir. Bununla birlikte, bu alanda hala birçok zorluk ve açık soru bulunmaktadır. Mevcut teknolojinin sınırlamaları, özellikle gelişmiş sensör füzyonu, enerji verimliliği ve güvenilirliğin sağlanması gibi konularda belirgindir.

Gelişmiş sensör füzyonu, farklı sensörlerden elde edilen verilerin birleştirilerek daha doğru ve güvenilir bir durum tahmini sağlamayı amaçlamaktadır. Bu, özellikle bulanık su veya düşük görüş koşullarında, İSS’nin çevresini daha iyi anlamasını sağlar. Ancak, sensörlerden gelen verilerin farklı doğruluk seviyelerine ve gürültüye sahip olması nedeniyle, bu verileri etkili bir şekilde entegre etmek zorlu bir görevdir. Gelecekteki araştırmalar, daha gelişmiş sensör füzyon algoritmaları ve daha sağlam sensör sistemleri geliştirmeye odaklanmalıdır.

Enerji verimliliği, özellikle uzun süreli görevler için İSS’lerin çalışabilirliği için kritik bir faktördür. Mevcut İSS’ler genellikle sınırlı pil ömrüne sahiptir ve bu da görev sürelerini sınırlar. Gelecekteki araştırmalar, daha enerji verimli aktüatörler, daha gelişmiş güç yönetim sistemleri ve enerji hasadı tekniklerinin geliştirilmesine odaklanmalıdır. Örneğin, okyanus akıntılarından enerji hasadı, İSS’lerin çalışma süresini uzatabilir.

Güvenilirliğin sağlanması, özellikle kritik görevler için İSS’lerin güvenli ve verimli bir şekilde çalışmasını sağlamak için önemlidir. Sistem arızaları, iletişim kesintileri ve beklenmedik çevresel koşullar, İSS’lerin çalışmasında aksaklıklara yol açabilir. Gelecekteki araştırmalar, daha sağlam kontrol algoritmaları, hata tespit ve düzeltme mekanizmaları ve otonom kurtarma stratejilerinin geliştirilmesine odaklanmalıdır.

Ayrıca, İSS’lerin karmaşıklık ve otonomi düzeyinin artması, gelişmiş yapay zeka (AI) ve makine öğrenmesi (ML) tekniklerinin kullanımını gerektirmektedir. Bu teknikler, İSS’lerin çevreleriyle etkileşim kurmasını, karar vermesini ve öğrenmesini sağlayabilir. Gelecekteki araştırmalar, daha gelişmiş AI ve ML algoritmaları, özellikle gerçek zamanlı karar verme ve dinamik ortamlara uyum sağlama bağlamında, geliştirmeye odaklanmalıdır.

Son olarak, İSS’lerin işbirliği ve sürü kontrolü, özellikle büyük ölçekli görevler için çok önemli bir araştırma alanıdır. Birbirleriyle iletişim kurabilen ve birlikte çalışan birden fazla İSS’nin kullanılması, görevlerin daha verimli ve etkili bir şekilde tamamlanmasını sağlayabilir. Gelecekteki araştırmalar, bu konulara yönelik güvenilir ve verimli iletişim protokolleri ve kontrol algoritmaları geliştirmeye odaklanmalıdır. Bu gelişmeler, okyanus keşfi, deniz kaynaklarının yönetimi ve okyanusun korunması gibi alanlarda önemli ilerlemeler sağlayacaktır.

7. Sonuç

7. Sonuç

Bu çalışma, dinamik ve öngörülemeyen deniz ortamlarında insansız su altı sistemlerinin (İSS) hesaplamalı analizi ve kontrol stratejilerini incelemiştir. Akıntılar ve dalgaların neden olduğu hidrodinamik kuvvetlerin modellemesi ve simülasyonu, gelişmiş kontrol algoritmalarının performans karşılaştırması ve sensör konfigürasyonlarının ve iletişim protokollerinin güvenilirlik ve performans üzerindeki etkisi detaylı bir şekilde ele alınmıştır. Çalışmada, altı serbestlik dereceli (6-DOF) bir İSS modeli türetilmiş ve dördüncü dereceden Runge-Kutta (RK4) yöntemi kullanılarak sayısal olarak çözülmüştür. Bir vaka çalışması olarak, model tahmine dayalı bir kontrol algoritmasının, bir AUV’nin belirli bir hidrotermal menfeze ulaşmak için nasıl kullanılabileceği gösterilmiştir.

Çalışma sonuçları, farklı kontrol stratejilerinin performansında önemli farklılıklar olduğunu ve deniz koşullarına duyarlılığın kontrol algoritması seçimine ve sensör konfigürasyonuna bağlı olduğunu ortaya koymuştur. Ayrıca, iletişim gecikmelerinin ve sensör hatalarının İSS kontrolü üzerinde önemli bir etkisi olduğu gösterilmiştir. Bu bulgular, daha gelişmiş ve güvenilir İSS sistemleri geliştirmek için önemli bilgiler sağlamaktadır.

Gelecek araştırmalar için öneriler, gelişmiş sensör füzyon algoritmaları, enerji verimliliği iyileştirmeleri, hata tespit ve düzeltme mekanizmaları ve otonom kurtarma stratejilerinin geliştirilmesini içermektedir. Ayrıca, gelişmiş yapay zeka ve makine öğrenmesi tekniklerinin İSS kontrol sistemlerine entegrasyonu, çevresel uyum ve gerçek zamanlı karar verme yeteneklerinin geliştirilmesi için büyük önem taşımaktadır. Sürü kontrolü ve iş birliğine dayalı İSS sistemleri de gelecekteki araştırma çalışmalarında ele alınması gereken önemli bir konudur. Bu ilerlemeler, İSS’lerin okyanus keşfi, denizaltı kaynaklarının çıkarılması ve çevre izleme gibi alanlardaki uygulamalarını genişletecek ve daha güvenli ve verimli bir şekilde çalışmasını sağlayacaktır.