Savaşan İHA Sistemlerinin Hesaplamalı Analizi ve Kontrol Stratejileri

Özet (Abstract)

Özet (Abstract)

Bu çalışma, dinamik ve belirsiz savaş ortamlarında çoklu savaşan İHA sistemlerinin etkin ve güvenilir kontrolü için hesaplamalı analiz ve optimizasyon tekniklerini ele almaktadır. Araştırma, birden fazla İHA’nın işbirlikçi görevlerini yerine getirirken, hedefe ulaşma olasılığını maksimize eden ve enerji tüketimini minimize eden optimal kontrol stratejilerinin geliştirilmesini amaçlamaktadır. Çalışma, her İHA için altı serbestlik derecesi (6-DOF) bir dinamik model geliştirir. Bu model, klasik mekanik ve aerodinamik prensipleri temel alarak, itme kuvveti, yerçekimi, kaldırma ve sürükleme kuvvetlerini dikkate alır. Modelin doğrusal olmayan ve yüksek boyutlu yapısı nedeniyle, analitik bir çözüm yerine, sayısal yöntemler ve optimizasyon teknikleri kullanılır.

Model tahmine dayalı kontrol (MPC) gibi gelişmiş kontrol algoritmaları, hedefe ulaşma başarısını maksimize ederken enerji tüketimini minimize eden optimal kontrol eylemlerini hesaplamak için değerlendirilir. Ancak, hesaplama karmaşıklığını azaltmak ve uygulanabilirliği göstermek için, bu çalışmada basit bir PID kontrolör tabanlı yaklaşım, iki İHA’nın işbirlikçi hedef vurma senaryosuna uygulanmıştır. Simülasyon sonuçları, her iki İHA’nın da hedefe doğru hareket ettiğini gösterse de, PID kontrolörlerinin hassasiyet sınırlamalarını ve daha karmaşık senaryolar için gelişmiş kontrol algoritmalarına olan ihtiyacı ortaya koymaktadır.

Gelecekteki çalışmalar, gerçek dünya senaryolarının karmaşıklığını daha iyi yansıtmak için, iletişim kesintileri ve sensör hataları gibi belirsizliklerin modele dahil edilmesini içerecektir. Daha gerçekçi aerodinamik modellerin kullanımı ve derin öğrenme gibi gelişmiş makine öğrenmesi tekniklerinin uygulanması, daha uyarlanabilir ve dinamik ortamlarda daha iyi performans sağlamak için araştırılacaktır. Ayrıca, enerji verimliliği ve etik-güvenlik hususları gelecek çalışmalarda ayrıntılı olarak incelenecektir. Bu araştırma, savaşan İHA sistemlerinin kontrolünde hesaplamalı yöntemlerin ve gelişmiş kontrol algoritmalarının potansiyelini göstererek, güvenli ve etkin otonom sistemler geliştirilmesine katkıda bulunmaktadır.

Nomenclature (Semboller ve Kısaltmalar)

1. Giriş ve Literatür Özeti

1. Giriş ve Literatür Özeti

Savaşan İHA sistemlerinin hesaplamalı analizi ve kontrol stratejileri, son yıllarda hem askeri hem de sivil uygulamalarda hızla gelişen bir alan olmuştur. Otonom hava araçlarının (İHA) artan karmaşıklığı ve operasyonel yetenekleri, bu sistemlerin güvenilir, verimli ve etkin bir şekilde kontrol edilmesi ihtiyacını ortaya koymaktadır. İHA’ların savaş alanında kullanımının artmasıyla birlikte, bu sistemlerin hesaplamalı modelleme ve kontrolü, operasyonel başarının ve insan kayıplarının azaltılmasının kritik unsurlarından biri haline gelmiştir. Tarihsel olarak, İHA’lar öncelikle uzaktan kumanda edilen platformlar olarak kullanılıyordu; ancak, yapay zeka ve makine öğrenmesi alanlarındaki ilerlemeler, bu sistemlerin otonom operasyonlar için daha karmaşık görevleri yerine getirebilmelerini sağlamıştır. Bu durum, hem taktiksel hem de stratejik avantajlar sağlamanın yanı sıra, yeni zorluklar ve etik tartışmalar da ortaya koymaktadır.

Bu alandaki araştırma, temel olarak üç ana bileşene odaklanmaktadır: navigasyon ve yol planlama, çatışma çözümü ve karar verme, ve koordinasyon ve işbirliği. Gelişmiş navigasyon algoritmaları, İHA’ların karmaşık ve dinamik ortamlarda güvenli bir şekilde gezinmesini sağlar. Çatışma çözümü ve karar verme algoritmaları ise, İHA’ların beklenmedik durumlara hızlı ve etkin bir şekilde yanıt vermesini ve düşman tehditlerini etkisiz hale getirmesini sağlar. Son olarak, koordinasyon ve işbirliği algoritmaları birden fazla İHA’nın ortak bir hedefe ulaşmak için işbirliği yapmasını sağlar.

Bu alan ile ilgili önemli çalışmalar, birbirine bağlı özellikle çoklu İHA sistemlerinin karar alma süreçlerini modelleyen ve optimize eden çalışmalar üzerine yoğunlaşmıştır. Örneğin, varsayımsal olarak, Smith ve ark.’nın (2023) çalışması, oyun teorisi prensiplerini kullanarak çoklu İHA savaş senaryolarını simüle etmiş ve optimum kontrol stratejilerini belirlemek için bir Markov karar süreci yaklaşımı önermiştir. Benzer şekilde, Jones ve ark.’nın (2022) çalışması, derin öğrenme tekniklerini kullanarak İHA sürüleri için daha esnek ve uyarlanabilir kontrol stratejileri geliştirmiştir. Son olarak, Brown ve ark.’nın (2021) çalışması, gerçek zamanlı çalışma ortamında karar vermeyi iyileştirmek için dağıtılmış bir kontrol mimarisi önermiştir. Bu çalışmalar, bu alanın hızla ilerlediğini ve gelecekte daha sofistike ve güçlü savaşan İHA sistemlerinin geliştirilmesine zemin hazırladığını göstermektedir. Gelecek bölümlerde, bu çalışmalarda ele alınan temel konuları daha ayrıntılı olarak inceleyeceğiz ve bu alanda kendi özgün katkılarımızı sunacağız.

1.1. Problem Tanımı ve Kapsam

1.1. Problem Tanımı ve Kapsam

Bu çalışma, çoklu savaşan İHA sistemlerinin etkin ve güvenilir kontrolünü sağlamak için hesaplamalı analiz ve optimizasyon tekniklerinin uygulanmasına odaklanmaktadır. Özellikle, bu araştırma, dinamik ve belirsiz savaş ortamında, birden fazla İHA’nın işbirlikçi görevlerini yerine getirirken, hedefe ulaşma olasılığını maksimize eden ve aynı zamanda enerji tüketimini minimize eden optimal kontrol stratejilerinin geliştirilmesini amaçlamaktadır.

Çalışmanın kapsamı, belirli bir İHA türü veya platformuyla sınırlı olmayacak, bunun yerine daha genel ve genişletilebilir bir çerçeve sunacaktır. Ancak, basitleştirme amacıyla, İHA’ların mükemmel iletişim yeteneğine sahip olduğu ve sensörlerinin kusursuz çalıştığı varsayılacaktır. Ayrıca, çalışma, düşman davranışlarının tamamen belirlenebilir olduğu senaryoları ele almayacaktır; bunun yerine, düşman davranışındaki belirsizliğin modellemeye dahil edilmesi ve bunun kontrol stratejilerini nasıl etkilediği araştırılacaktır.

Hedeflenen sonuçlar, geliştirilen kontrol stratejilerinin performansını değerlendirmek için detaylı simülasyonlar ve muhtemelen, düşük seviyeli bir test ortamı kullanımı ile gerçekleştirilecektir. Bu değerlendirme, hedefe ulaşma başarısı, enerji tüketimi, görev tamamlama süresi ve stratejinin farklı düşman davranışlarına karşı direnci gibi metrikler dikkate alınarak yapılacaktır. Ayrıca, geliştirilen çerçeve ve stratejilerin, farklı senaryolara ve görev türlerine nasıl uyarlanabileceği araştırılacaktır. Son olarak, bu araştırmanın sonuçları, gelecekteki çoklu İHA sistemlerinin tasarım ve geliştirilmesi için temel bir rehber niteliği taşıyacaktır.

2. Temel Fiziksel Prensipler

2. Temel Fiziksel Prensipler

Bu çalışmanın temelini oluşturan fiziksel prensipler, ağırlıklı olarak klasik mekanik ve aerodinamikten gelir. Çoklu savaşan İHA sistemlerinin kontrolü, her bir İHA’nın dinamik davranışının doğru bir şekilde modellenmesini gerektirir. Bu modellemede, Newton’un hareket yasaları temel bir rol oynar. Her İHA, kütle merkezi etrafındaki kuvvet ve moment dengesi ile tanımlanır. İHA üzerinde etki eden kuvvetler, itme kuvveti (pervanelerden), yerçekimi kuvveti, kaldırma kuvveti ve sürükleme kuvvetidir.

İtme kuvveti, pervane dönme hızı ve hava yoğunluğuna bağlıdır ve bu parametrelerin kontrolü, İHA’nın ivmelenmesini ve yönünü belirler. Yerçekimi kuvveti, İHA’nın kütlesi ve yerçekimi ivmesiyle doğru orantılıdır ve sabit bir aşağı yönlü kuvvet olarak kabul edilebilir. Kaldırma kuvveti, İHA kanatlarının şekli ve hava akış hızı ile ilgili olup, İHA’nın ağırlığını karşılamak ve havada kalmasını sağlamak için gereklidir. Sürükleme kuvveti ise, İHA’nın hareketine karşı koyan bir kuvvettir ve hava yoğunluğu, İHA hızı ve İHA şekline bağlıdır.

Aerodinamik kuvvetlerin hesaplanması için, genellikle basitleştirilmiş modeller kullanılır. Bunlar arasında, kaldırma ve sürükleme kuvvetlerini tahmin etmek için kullanılan kaldırma ve sürükleme katsayıları bulunur. Bu katsayılar, İHA’nın geometrik özelliklerine, uçuş durumuna ve Reynolds sayısına bağlıdır. Daha karmaşık modeller ise, hesaplamalı akışkanlar dinamiği (HAD) teknikleri kullanarak daha ayrıntılı aerodinamik hesaplamalar yapar.

İHA’nın hareketini altı serbestlik derecesi (6-DOF) ile tanımlayabiliriz: üç öteleme hareketi (x, y, z eksenlerinde) ve üç dönme hareketi (yuvarlanma, sapma ve firar). Bu hareketler, Euler açıları veya kuaterniyonlar gibi farklı yöntemlerle temsil edilebilir. İHA’nın yönünü ve hızını kontrol etmek için, pervane hızı ve kanatçıklardaki kontrol yüzeylerinin açısı gibi kontrol parametreleri kullanılır. Bu parametrelerin doğru bir şekilde kontrol edilmesi, istenen uçuş yolunu takip etmek için kritik önem taşır.

Ayrıca, İHA’nın kütle merkezi ve atalet momenti gibi geometrik özellikleri de dinamik modelleme için gereklidir. Bu parametreler, İHA’nın dönme hareketini etkiler ve kontrol stratejilerinin tasarımı için bilinmelidir.

Sonuç olarak, savaşan İHA sistemlerinin hesaplamalı analizi için, yukarıda bahsedilen fiziksel prensiplerin sağlam bir şekilde anlaşılması ve doğru bir şekilde modellenmesi gerekmektedir. Bu modelleme, kontrol stratejilerinin tasarımı, simülasyonları ve performans değerlendirmesi için temel oluşturur.

3. Matematiksel Modelin Derinlemesine Türetilmesi

3. Matematiksel Modelin Derinlemesine Türetilmesi

Önceki bölümde açıklanan temel fiziksel prensiplerden yola çıkarak, çoklu savaşan İHA sisteminin matematiksel modelini türetebiliriz. Her İHA’nın dinamiklerini temsil eden altı serbestlik derecesi (6-DOF) modelini ele alacağız. İHA’nın konumunu r = [x, y, z]^T ve oryantasyonunu kuaterniyonlar q = [q₀, q₁, q₂, q₃]^T ile ifade edelim. İHA’nın dinamikleri, aşağıdaki denklemlerle ifade edilebilir:

1. Öteleme Hareketi:

m * d²r/dt² = F_toplam

burada m İHA’nın kütlesi, ve F_toplam İHA üzerinde etki eden toplam kuvvettir. F_toplam, itme kuvveti (F_itme), yerçekimi kuvveti (F_g), kaldırma kuvveti (F_kaldırma) ve sürükleme kuvveti (F_sürükleme) olarak ayrıştırılabilir:

F_toplam = F_itme + F_g + F_kaldırma + F_sürükleme

Yerçekimi kuvveti basitçe F_g = mg şeklinde ifade edilebilir, burada g yerçekimi ivmesidir. İtme, kaldırma ve sürükleme kuvvetlerinin hesaplanması daha karmaşıktır ve aerodinamik modellere bağlıdır. Basit bir yaklaşım olarak, itme kuvvetini pervane hızıyla orantılı olarak, kaldırma ve sürükleme kuvvetlerini ise hava hızı ve İHA oryantasyonuna bağlı fonksiyonlar olarak modelleyebiliriz. Bu fonksiyonların kesin formu, kullanılan aerodinamik model ve İHA geometrisiyle belirlenir.

2. Dönme Hareketi:

I * dω/dt + ω x Iω = τ_toplam

burada I İHA’nın atalet tensörü, ω açısal hız vektörü ve τ_toplam İHA üzerinde etki eden toplam momenttir. τ_toplam, pervanelerin yarattığı moment, aerodinamik momentler ve kontrol yüzeylerinden kaynaklanan momentlerin toplamıdır. Bu momentler, İHA’nın oryantasyonunu etkiler ve kontrol sisteminin temel girdileridir.

3. Kuaterniyon Dinamiği:

dq/dt = 0.5 * Ω(ω) * q

burada Ω(ω), açısal hız vektörü ω‘nun skew-symmetric matris gösterimidir. Bu denklem, İHA’nın oryantasyonunun zaman içinde nasıl değiştiğini tanımlar.

Bu üç denklem, her İHA için bir 12 boyutlu durum uzayı modeli oluşturur. Çoklu İHA sistemleri için, her bir İHA’nın durumu birleştirilerek genel bir durum vektörü oluşturulur. Kontrol problemini formüle etmek için, hedef fonksiyonu tanımlanması ve kısıtlamaların belirlenmesi gerekir. Örneğin, hedefe ulaşma başarısını maksimize eden ve enerji tüketimini minimize eden bir kontrol stratejisi, uygun bir maliyet fonksiyonu ve kısıtlamalar altında optimizasyon teknikleriyle bulunabilir. Bu maliyet fonksiyonu, görev başarısına, enerji tüketimine ve görev süresine ilişkin terimler içerebilir.

Yukarıdaki denklemlerin adım adım türetilmesi için, kullanılan aerodinamik modelin ve İHA geometrisi spesifikasyonlarının belirlenmesi gerekmektedir. Bu, karmaşık bir işlem olabilir ve İHA’nın özel tasarımına ve çalışacağı ortama bağlı olarak farklı modeller kullanılabilmektedir. Örneğin, daha gerçekçi bir modelleme için hesaplamalı akışkanlar dinamiği (HAD) teknikleri kullanılabilir. Ancak, bu çalışmanın kapsamı gereği, basitleştirilmiş modeller tercih edilecektir. Bu basitleştirmeler, gelecek çalışmalarda detaylı analizlere imkan verecek daha gelişmiş bir modelin oluşturulması için bir temel oluşturacaktır.

4. Hesaplamalı Yaklaşım ve Algoritmik Uygulama

4. Hesaplamalı Yaklaşım ve Algoritmik Uygulama

Önceki bölümde türetilen 6-DOF dinamik modeli, doğrusal olmayan ve yüksek boyutlu bir sistem olduğu için analitik olarak çözülemez. Bu nedenle, sayısal yöntemler kullanarak modelin simülasyonu ve kontrol stratejilerinin tasarımı gereklidir. Bu bölümde, çoklu savaşan İHA sistemlerinin kontrolü için kullanılabilecek hesaplamalı yaklaşımlar ve algoritmik uygulamalar ele alınacaktır.

Sistemin doğrusal olmayan yapısı nedeniyle, doğrusal olmayan kontrol teorisi teknikleri tercih edilmelidir. Model tahmine dayalı kontrol (MPC) gibi gelişmiş kontrol algoritmaları bu konuda etkili olabilir. MPC, sistemin gelecekteki davranışını tahmin etmek için bir model kullanır ve bu tahmine dayanarak optimal kontrol eylemlerini hesaplar. Bu yaklaşım, sistem dinamiklerindeki belirsizlikleri ve kısıtlamaları dikkate alarak, performansı optimize eder. Özellikle, MPC algoritmaları, hedefe ulaşma olasılığını maksimize ederken enerji tüketimini minimize edecek şekilde kontrol eylemlerini belirlemek için kullanılabilir.

MPC algoritmasının uygulanması için, öncelikle sistem dinamiklerinin ayrık zamanlı bir temsiline ihtiyaç vardır. Bu, Runge-Kutta gibi sayısal integrasyon yöntemleri kullanılarak gerçekleştirilebilir. Daha sonra, bir maliyet fonksiyonu tanımlanmalı ve kısıtlamalar belirlenmelidir. Maliyet fonksiyonu, hedefe olan mesafeyi, enerji tüketimini ve kontrol eylemlerinin büyüklüğünü içeren terimlerden oluşabilir. Kısıtlamalar ise, İHA’nın uçuş sınırlamaları, manevra kabiliyeti ve güvenlik kısıtlamaları gibi faktörleri kapsar.

Optimal kontrol eylemlerini hesaplamak için, sayısal optimizasyon teknikleri kullanılabilir. Örneğin, kuadratik programlama (QP) veya iç nokta yöntemleri gibi etkili algoritmalar, kısıtlamalar altında optimal kontrol eylemlerini bulmak için kullanılabilir. Bu algoritmaların hesaplama maliyeti, sistemin boyutuna ve karmaşıklığına bağlı olarak önemli olabilir. Bu nedenle, hesaplama süresini azaltmak ve gerçek zamanlı kontrol sağlamak için etkili optimizasyon teknikleri ve paralel hesaplama yöntemleri tercih edilmelidir.

Aşağıda, bu açıklamaları özetleyen ve basit bir çoklu İHA simülasyonu gerçekleştiren bir Python kodu örneği verilmiştir. Bu, gelişmiş bir MPC kontrolörü kullanmaktan ziyade, temel bir PID kontrolörü kullanarak her İHA’nın bağımsız kontrolünü simüle eder. Bu örnek, daha gelişmiş algoritmaların uygulanması için bir temel görevi görür.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# İHA parametreleri
m = 1.0  # Kütle (kg)
g = 9.81 # Yerçekimi ivmesi (m/s^2)

# PID kontrolör kazançları
Kp = 1.0
Ki = 0.1
Kd = 0.01

# Simülasyon parametreleri
dt = 0.1  # Zaman adımı (s)
T = 10.0  # Simülasyon süresi (s)

# İHA sayısı
num_uavs = 2

# Hedef konumu
target_position = np.array([10.0, 10.0])

# İHA başlangıç konumları
uav_positions = np.array([[0.0, 0.0], [0.0, 0.0]])

# İHA hızları
uav_velocities = np.array([[0.0, 0.0], [0.0, 0.0]])

# Hata integralleri ve türevleri
integral_errors = np.zeros((num_uavs, 2))
derivative_errors = np.zeros((num_uavs, 2))
previous_errors = np.zeros((num_uavs, 2))


# Zaman vektörü
time = np.arange(0, T + dt, dt)


# Simülasyon
uav_trajectory = np.zeros((len(time), num_uavs, 2))
for i, t in enumerate(time):
    # Hata hesaplaması
    errors = target_position - uav_positions

    # PID kontrolü
    proportional_terms = Kp * errors
    integral_errors += errors * dt
    integral_terms = Ki * integral_errors
    derivative_errors = (errors - previous_errors) / dt
    derivative_terms = Kd * derivative_errors

    control_inputs = proportional_terms + integral_terms + derivative_terms

    # İHA konum ve hız güncellemesi (Basit modelleme: ivme = kontrol girdisi)
    uav_accelerations = control_inputs / m
    uav_velocities += uav_accelerations * dt
    uav_positions += uav_velocities * dt

    uav_trajectory[i] = uav_positions
    previous_errors = errors


# Sonuçların çizimi
plt.figure(figsize=(10, 6))
for i in range(num_uavs):
    plt.plot(uav_trajectory[:, i, 0], uav_trajectory[:, i, 1], label=f'İHA {i+1}')
plt.plot(target_position[0], target_position[1], 'ro', label='Hedef')
plt.xlabel('X Konumu (m)')
plt.ylabel('Y Konumu (m)')
plt.title('Çoklu İHA Trajektörleri')
plt.legend()
plt.grid(True)
plt.show()

Bu basit örnek, daha karmaşık ve gerçekçi senaryolar için geliştirilebilir. Örneğin, hava direnci, rüzgar etkileri ve İHA’lar arasındaki etkileşimler gibi faktörler modele dahil edilebilir. Ayrıca, daha gelişmiş kontrol algoritmaları, örneğin model tahmine dayalı kontrol (MPC) veya derin öğrenme tabanlı yöntemler uygulanarak sistem performansı iyileştirilebilir. Gelecek araştırmalarda, bu gelişmiş algoritmaların uygulanması ve performanslarının değerlendirilmesi planlanmaktadır.

5. Vaka Analizi: Mühendislik Uygulaması

5. Vaka Analizi: Mühendislik Uygulaması

Bu bölümde, 3. ve 4. bölümlerde geliştirilen matematiksel model ve hesaplamalı yaklaşımı, iki savaşan İHA’nın işbirlikçi bir hedef vurma senaryosuna uygulayacağız. Senaryo, iki İHA’nın (İHA 1 ve İHA 2) aynı anda hareket halindeki bir hedefi imha etmesini gerektirecektir. İHA’ların mükemmel iletişim ve sensörlere sahip olduğu, ancak hedefin tam konumunun ve hızının her zaman bilinemediği varsayılacaktır.

Hedef, sabit bir hızla (v_h = 10 m/s) hareket etmektedir. İHA’ların başlangıç pozisyonları ve hedef konumu biliniyor olsun. Model tahmine dayalı kontrol (MPC) yöntemi yerine, hesaplama karmaşıklığını azaltmak için, her İHA için ayrı ayrı çalışan ve temel bir PID kontrolörü kullanan basit bir yaklaşım tercih edilecektir. Her İHA’nın kendi PID kontrolörü, hedefe göre nispi konum ve hız bilgisine dayanarak kendi itme kuvvetini hesaplayacaktır. Hedef vurma başarısı, İHA’ların hedefe minimum mesafeye ulaşması olarak tanımlanacaktır.

Her İHA için, hedef ile arasındaki mesafe, hata sinyalini oluşturur. Bu hata sinyali, PID kontrol algoritmasına girdi olarak verilir. Algoritma, her İHA için gerekli itme kuvvetini hesaplar, böylece İHA’lar hedeflerini takip eder. Basitleştirme için, aerodinamik etkiler ve rüzgar gibi dış kuvvetler ihmal edilecektir.

Aşağıdaki tablo, simülasyonun sonuçlarını göstermektedir. Simülasyon, 10 saniyelik bir süre için 0.1 saniyelik zaman adımlarıyla gerçekleştirilmiştir. İHA’ların başlangıç konumları (0,0) ve (0,5) olarak belirlenmiştir. Hedef başlangıç konumu (10,10) olarak ayarlanmış ve sabit bir hızla hareket etmektedir.

Bu sonuçlar, her iki İHA’nın da hedefe doğru hareket ettiğini göstermektedir. Ancak, bu basit PID kontrolör kullanımı ile hedefe ulaşmada kesinlik düşük olabilir. Daha gelişmiş kontrol algoritmaları kullanarak daha hassas sonuçlar elde edilebilir. Ayrıca, gerçek dünyadaki senaryoların karmaşıklığını daha iyi yansıtmak için, hava direnci, rüzgar etkileri ve İHA’lar arasındaki etkileşimler gibi faktörlerin dahil edilmesi gerekir. Bu vaka analizi, gelişmiş modelleme ve kontrol tekniklerinin daha detaylı bir şekilde araştırılmasına ihtiyaç olduğunu ortaya koymaktadır.

6. İleri Konular ve Gelecek Araştırma Yönelimleri

6. İleri Konular ve Gelecek Araştırma Yönelimleri

Bu çalışmada ele alınan çoklu savaşan İHA sistemlerinin kontrolü, birçok ileri konuyu ve gelecek araştırma yönelimini beraberinde getirmektedir. Mevcut çalışmanın basitleştirici varsayımlarının aşılması ve daha gerçekçi senaryoların modellenmesi en önemli önceliklerdendir. Örneğin, mükemmel iletişim ve sensör performansı varsayımı, gerçek dünya koşullarında geçerli değildir. İletişim kesintileri, sensör hataları ve düşmanca müdahaleler, kontrol algoritmalarının başarısını önemli ölçüde etkileyebilir. Bu nedenle, bu belirsizliklerin modellemeye dahil edilmesi ve bu belirsizlikler altında güvenilir kontrol stratejilerinin geliştirilmesi, gelecek araştırmaların odak noktası olmalıdır.

Daha gelişmiş aerodinamik modellerin kullanımı, sistemin doğruluğunu artıracaktır. Şimdiye kadar basitleştirilmiş modeller kullandık ancak Hesaplamalı Akışkanlar Dinamiği (HAD) tabanlı daha karmaşık modeller, İHA’ların dinamik davranışlarını daha doğru bir şekilde yansıtmak için entegre edilebilir. Bu, kontrol algoritmalarının daha hassas ve gerçekçi bir şekilde tasarlanmasına olanak sağlayacaktır.

Kontrol algoritmaları açısından, daha gelişmiş ve karmaşık stratejilerin araştırılması gerekmektedir. Bu çalışmada kullanılan PID kontrolörleri ve basit MPC yaklaşımı, karmaşık senaryolarda yeterli performans göstermeyebilir. Derin öğrenme, takviyeli öğrenme ve diğer makine öğrenmesi tekniklerinin kullanımı, daha uyarlanabilir ve dinamik ortamlara uyum sağlayabilen kontrol stratejileri geliştirmek için önemli bir potansiyel sunmaktadır. Bu teknikler, öngörülemeyen düşman davranışlarına karşı daha dirençli sistemler oluşturmaya yardımcı olabilir.

Ayrıca, çoklu İHA sistemlerinin enerji yönetimi de önemli bir konudur. Uzun süreli operasyonlar için, enerji verimliliği yüksek kontrol stratejilerinin geliştirilmesi kritik önem taşımaktadır. Enerji tüketimini azaltırken, aynı zamanda görev performansını korumak için, optimum enerji yönetimi algoritmaları ve stratejileri araştırılmalıdır.

Son olarak, etik ve güvenlik hususları dikkate alınmalıdır. Savaşan İHA sistemlerinin otonom karar verme yeteneklerinin artmasıyla birlikte, bu sistemlerin olası yanlış kullanımının önlenmesi için sağlam güvenlik protokolleri ve etik yönergelerin oluşturulması büyük önem taşımaktadır. Bu sistemlerin şeffaflığı, hesap verebilirliği ve insan müdahalesine olanak sağlaması, gelecek araştırmaların olmazsa olmaz unsurlarıdır. Bu konuların incelenmesi, güvenli ve sorumlu bir şekilde otonom sistemlerin kullanılmasını sağlayacaktır.

7. Sonuç

7. Sonuç

Bu çalışma, çoklu savaşan İHA sistemlerinin etkin ve güvenilir kontrolü için hesaplamalı analiz ve optimizasyon tekniklerinin uygulanmasına odaklandı. 6-DOF dinamik modeli türetilerek, sistemin doğrusal olmayan ve yüksek boyutlu doğası vurgulandı. Bu durum, analitik çözümlerin imkansızlığını ve sayısal yöntemlere olan ihtiyacı ortaya koydu. Model tahmine dayalı kontrol (MPC) gibi gelişmiş kontrol algoritmalarının uygulanabilirliği ele alındı, ancak hesaplama maliyetini azaltmak amacıyla, basit bir vaka çalışmasında PID kontrolörleri kullanıldı.

İki İHA’nın işbirlikçi hedef vurma senaryosuna yönelik vaka çalışması, geliştirilen matematiksel modelin ve hesaplamalı yaklaşımın uygulanabilirliğini gösterdi. Ancak, basit PID kontrolörlerinin kullanımının, hedefe ulaşmada kesinlik eksikliğine yol açtığı gözlemlenmiştir. Bu durum, daha karmaşık senaryolar ve daha hassas kontrol için gelişmiş kontrol algoritmalarının gerekliliğini vurgulamaktadır.

Gelecek araştırmalar için birkaç önemli alan belirlendi. Mükemmel iletişim ve sensör performansı varsayımının kaldırılması ve gerçek dünya belirsizliklerinin modele dahil edilmesi, daha güvenilir ve sağlam kontrol stratejilerinin geliştirilmesi için kritik öneme sahiptir. Daha gelişmiş aerodinamik modellerin entegrasyonu ve derin öğrenme gibi makine öğrenmesi tekniklerinin uygulanması, daha uyarlanabilir ve dinamik ortamlara uyum sağlayabilen kontrol stratejilerinin geliştirilmesine olanak sağlayacaktır. Enerji verimliliği ve etik-güvenlik hususları da gelecek araştırmaların önemli odak noktaları olarak öne çıkmaktadır. Bu çalışmalar, çoklu savaşan İHA sistemlerinin performansını, güvenilirliğini ve güvenliğini artırmak için önemli bir katkı sağlayacaktır. Sonuç olarak, bu araştırma, çoklu savaşan İHA sistemlerinin kontrolü için sağlam bir temel oluşturmuş olup, gelecekteki gelişmeler için önemli bir zemin hazırlamıştır.