Controllo di inseguimento in formazione di più USV usando ADRC con prestazioni prescritte

Squadre di barche intelligenti su un mare ostile

Immaginate un gruppo di piccole barche robotiche che pattugliano un porto, cercano una nave dispersa o mappano una chiazza di petrolio. Devono muoversi insieme in uno schema compatto, mantenere distanze di sicurezza reciproche e rimanere sulla rotta nonostante onde, vento e correnti che continuamente le spingono fuori strada. Questo articolo presenta un nuovo modo di controllare tali squadre di veicoli di superficie senza equipaggio (USV) in modo che possano viaggiare in formazione in modo preciso e sicuro, anche quando il mare è agitato e il loro comportamento non è conosciuto perfettamente.

Perché le barche robotiche coordinate sono importanti

Gli USV sono sempre più utilizzati per compiti pericolosi, ripetitivi o costosi per le navi con equipaggio: soccorso marittimo, esplorazione dei fondali e sicurezza costiera, tra gli altri. Spesso una sola imbarcazione non basta; un gruppo che lavora insieme può coprire più area, condividere i compiti e aggiungere ridondanza se un’unità guasta. Ma coordinare più unità è complesso. Ogni mezzo deve seguire una traiettoria pianificata mantenendo una distanza di sicurezza dai vicini, e tutto ciò deve funzionare nelle condizioni reali del mare dove forze invisibili e piccoli errori di modello possono degradare le prestazioni o persino causare collisioni.

La sfida del restare insieme

I metodi di controllo tradizionali—come i semplici regolatori proporzionali–integrali–derivati (PID), gli schemi predittivi basati sul modello o il backstepping con reti neurali—sono stati applicati alla formazione di USV in passato. Pur funzionando, comportano compromessi. I regolatori di base sono facili da sintonizzare ma faticano con grandi perturbazioni variabili nel tempo. Approcci più avanzati possono gestire il moto non lineare e effetti sconosciuti ma spesso richiedono molti parametri, calcoli intensivi o dati di addestramento dettagliati. Inoltre, la maggior parte dei metodi non garantisce direttamente quanto rapidamente gli errori diminuiranno o quanto strettamente rimarranno entro limiti di sicurezza durante le manovre.

Una strategia di controllo che contrasta le perturbazioni

Gli autori si basano su un concetto noto come controllo attivo di reiezione delle perturbazioni (ADRC), che tratta tutto ciò che è sconosciuto o indesiderato—come variazioni di attrito, forze delle onde o errori di modello—come una singola “perturbazione totale” da stimare e contrastare in tempo reale. Progettano un osservatore esteso che stima questa perturbazione usando contemporaneamente la conoscenza del modello USV per alleggerire il carico dell’osservatore e migliorare la precisione. Un altro componente, chiamato tracking differentiator, sostituisce il ripetuto ricorso al calcolo differenziale nel controllore, evitando l’esplosione di complessità che altrimenti renderebbe impraticabile l’uso in tempo reale. Un meccanismo basato su barriere modella poi come gli errori di inseguimento evolvono nel tempo, imponendo limiti variabili che impediscono alle barche di avvicinarsi troppo o allontanarsi eccessivamente, pur consentendo una rapida convergenza alla traiettoria desiderata.

Mettere alla prova il plotone di barche

Per verificare l’efficacia dell’approccio, i ricercatori simulano quattro USV identici che seguono un percorso composto da segmenti rettilinei e ampi cerchi, sotto forze forti e continuamente variabili che sono nascoste al controllore. Confrontano il loro metodo con tre alternative comuni: un controllore backstepping potenziato con rete neurale, un controllore standard di reiezione delle perturbazioni e un controllore PID. Misurando errori totali, peggiori errori istantanei e la regolarità dei comandi di sterzo e propulsione, il nuovo metodo si distingue. Riduce l’errore cumulativo e l’errore quadratico medio di oltre la metà rispetto al PID, e supera ancora in modo significativo lo schema backstepping più sofisticato, il tutto producendo segnali di controllo più fluidi e meno soggetti a jitter, più compatibili con l’hardware reale.

Cosa significa per i robot marini del futuro

In termini pratici, questo lavoro mostra come una squadra di barche robotiche possa mantenere una formazione compatta e sicura in un mare disordinato e imprevedibile usando un controllore che è al contempo robusto e relativamente semplice da sintonizzare. Stimando attivamente e annullando l’effetto combinato di onde, correnti ed errori di modello, e racchiudendo l’evoluzione degli errori entro limiti progettati con cura, il metodo mantiene ogni mezzo vicino alla traiettoria prevista senza rischi di collisioni o perdita dei collegamenti di comunicazione. Gli autori osservano che estendere il quadro a imbarcazioni meno attuate e automatizzare la sintonizzazione dei parametri sono passi importanti per il futuro, ma i risultati indicano già flotte di robot marini più affidabili ed efficienti in grado di svolgere missioni complesse con un intervento umano minimo.

Citazione: Huo, M., Mao, W. & Wang, X. Formation tracking control of multiple USVs using ADRC with prescribed performance. Sci Rep 16, 11417 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-37252-0

Parole chiave: veicoli di superficie senza equipaggio, controllo di formazione, reiezione delle perturbazioni, robotica marina, inseguimento di traiettoria