Bir İnsansız Suüstü Aracı için Otopilot ve Güdüm Algoritması Tasarımı / Design of Autopilot and Guidance Algorithms for an Unmanned Sea Surface Vehicle

Bir İnsansız Suüstü Aracı için Otopilot ve Güdüm Algoritması Tasarımı

Design of Autopilot and Guidance Algorithms for an Unmanned Sea Surface Vehicle

Kenan Ahıska1, Kemal Leblebicioğlu2

1ASELSAN A.Ş. Savunma ve Sistem Teknolojileri Grubu, Ankara [email protected]

2 Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Ankara [email protected]

Özet

Bu makalede bir insansız su üstü aracı için matematiksel model oluşturmuştur. Oluşturulan model üstünde ileri yönde hız ve sapma açısı üzerinde denetimli hareket sağlanması için doğrusal kuadratik regülatör (LQR) denetimcilerinin tasarımı yapılmış, denetimcilerin kararlılığı doğrulanmıştır. Sapma açısı ekseninde otopilot tasarlanmış, böylelikle araç dinamiğine uygun olmayan isteklerin uyumlanması sağlanmıştır. Verilen bir görevi otonom bir şekilde yerine getiriken, araç üzerinde koşacak engelden kaçma ve güdüm algoritmaları tasarlanarak tüm sistemin çeşitli çevresel etkiler altında davranışı incelenmiştir. Oluşturulan model ve denetim teknikleri, ve güdüm sistemi MATLAB ve SIMULINK ortamında benzetimlerle doğrulanmıştır, benzetim sonuçları makale içerisinde sunulmuştur. Geliştirilen çeşitli karmaşıklık seviyelerindeki denetimcilerin gerçek araçlar üzerinde doğrulanması hedeflenmektedir.

Abstract

In this article, for an unmanned sea surface vehicle, mathematical model has been developed. On the model developed, for surge speed and yaw position linear quadratic regulator (LQR) controllers have been designed and the stability of the controllers has been verified. An autopilot in yaw angle has been designed so that the references inappropriate with the vehicle dynamics have been adapted to the system. During its mission performed autonomously, obstacle avoidance and guidance algorithms for the vehicle have been designated and behaviors of the proposed methods under various environmental disturbances have been investigated. The model and controllers with guidance system have been verified in simulations in MATLAB and SIMULINK, the simulation results are provided. As a future work, the controllers with different levels of complexity presented in this article will be applied on real sea surface vehicles.

1. Giriş

İnsan sağlığının ve güvenliğinin tehlikede olduğu durumlarda, sivil ve askeri birçok görevi yerine getirmek için, insansız su üstü araçlarının kullanımı yaygınlaşmaktadır. Amaçlarını yerine getirirken insansız su araçları birden fazlası birlikte ve diğer deniz araçları ile eşgüdüm içinde kullanılabildikleri gibi, tek başlarına da ihtiyaca göre sahada görev alabilirler. Araçların çalışmalarında misyon gereklerini ve performans isterlerini en verimli şekilde gerçekleştirebilmeleri için, matematiksel modellerinin gerçeğe en yakın şekilde elde edilmesi önemlidir. Matematiksel model üzerinde tasarlanan sapma açısı otopilot, otonom çalışma için gerekli engelden kaçma ve güdüm algoritmalarının kararlı ve çevresel etkilere karşı gürbüzlüğü sağlanmalıdır. Bu çalışmada MATLAB ve SIMULINK ortamından matematiksel model geliştirilmiş, sapma açısı otopilotu,

engelden kaçma ve güdüm algoritmaları test edilmiş, çevresel etkiler altında elde edilen benzetim sonuçları gösterilmiştir.

2. Matematiksel Modelleme

İnsansız su üstü araçlarının modellenmesinde 6 serbestlik

dereceli vektörel model kullanılmaktadır [1]. Bu modele göre

tanımlanan serbestlik dereceleri ve gösterimleri Tablo 1’deki

gibidir.

Tablo-1: 6 serbestlik derecesi tanım ve gösterimleri

Serbestlik Hareket/Dönüş

Doğrusal Konum

Derecesi

Yönü

/Dönme

/Açı

Hızları

x-ekseninde

u

x

y-ekseninde

v

y

z-ekseninde

w

z

Yunuslama (xp

φ

ekseni üzerinde

dönme hareketi)

Yalpa (y-ekseni

q

θ

Sapma (z-ekseni

r

ψ

Tablo-1’de ifade edilen konum bilgileri Dünya sabitli, hız bilgileri araç sabitli uzaya göre tariflenmiştir. Dünya sabitli uzayda kuzey kutbu x-ekseni, batı y-ekseni ve deniz yüzeyinden dünyanın merkezine doğru olan yön de zeksenidir. Araç merkezli uzayda x-ekseni geminin kıçından başına doğru, y-ekseni bu eksene dik geminin eni boyunca ve z-eksenin geminin yüzeyinden altına doğrudur. Hız bilgileri ölçümleri gemiye göre yapıldıkları için araç-sabitli uzayda tanımlanmışlardır. Hız ve konum bilgileri farklı uzaylarda tanımlandıkları için bu iki uzay arasında dönüşüme ihtiyaç vardır. Bildirinin bundan sonraki kısımlarında, araç sabitli uzayda tanımlanan nicelikler ‘b’ indisi ile, dünya sabitli uzayda tariflenen nicelikler ise ‘e’ indisi ile gösterilmişler.

2.1. Hareket Denklemleri

İnsansız su üstü araçlar için genel hareket denklemleri

aşağıdaki gibi ifade edilebilir [1, 6]:

(1)

(2)

(3)

() ()

(4)

– Koordinat çevrim matrisini

– Katı cisim kütle matrisini

– Eklenmiş kütle matrisini ( ) – Katı cisim coriolis matrisini ( ) – Eklenmiş kütle coriolis matrisini

– Sönümleme matrisini

– Yerçekimi ve kaldırma kuvveti vektörünü

– Pervane kuvveti matrisini

– Dümen kuvveti matrisini

– Hava sürtünmesi kuvveti matrisini

– Akıntı kuvveti matrisini

ifade etmektedir.

2.1.1. Katı Cisim Matrisleri

matrisi sabit, altıya altı, simetrik ve pozitif tanımlıdır ve

(5) nolu denklemdeki gibi ifade edilebilir:

[ ()

(5)

Burada, 3x3’lük birim matrisi,

ise araç merkezli

uzayda tariflenen eylemsizlik tensörüdür. Eğer araç merkezli uzayın merkezi ile eylemsizlik merkezi çakışık seçilirse

ve köşegen matrisi olur.

( ) birden fazla gösterimi olmakla birlikte [1], ( ) çarpık simetrik olacak şekilde ifade edilebilir, yani ( )

() edilebilir [2]:

( ) matrisi aşağıdaki gibi ifade

[(

(6)

Eğer araç merkezli uzayın merkezi ile eylemsizlik merkezi

çakışık seçilirse

} olur.

2.1.2. Eklenmiş Kütle Matrisleri

Eklenmiş kütle diye ifade edilen kuvvetler aracın etrafında onun hareketi ile hareketlenen deniz suyunun yaptığı etkidir. Bu etki eklenmiş kütle ve eklenmiş coriolis matrisleri olarak ikiye ayrılabilir. Bu matrisler enerji yaklaşımı kullanılarak (7) nolu deklemdeki gibi ifade edilebilir [1]:

(7)

[̇

̇]

Burada ̇ hidrodinamik türevdir:

(8)

( ) matrisi de çarpık simetrik bir matristir:

(9)

(10)

(11)

(12)

(13)

(14)

(15)

Şeklinde ifade edilebilirler.

2.1.3. Sönüm Matrisi

Sönümle etkisi düşük hızlarda baskın etkiyen birinci

dereceden kuvvetler ve yüksek hızlarda baskın etkiyen ikinci

dereceden kuvvetler olarak ikiye ayrılabilir. Çalışmada

kullanılan aracın xz ve yz eksenleri boyunca simetrik olduğu

varsayılmıştır. Bu sebeple x- ve y- yönleri ile yunuslama ve

sapma eksenleri boyunca sönümleme etkilerinin ayrık

oldukları varsayılabilir [2]. Bu varsayımla sönümleme matrisi

şu köşegen matrise dönüşür:

(16)

}

(17)

| || | ||

| |}

(18)

Eksenlere özgü ikinci dereceden terimler (19) nolu

denklemdeki gibi hesaplanabilir:

( | |)

(19)

Burada akışkanın özkütlesi, akışkanın etki ettiği yüzeye

bağlı olarak değişen sönümleme katsayısı ve sönümleme

kuvvetinin etki ettiği kesit alanıdır.

2.1.4. Yerçekimi ve Kaldırma Kuvvet Vektörü

(1) numaralı denklemle ifade edilen hidrodinamik modeldeki

denklemin sağ tarafında yer alan ikinci terim yerçekimi ve

kaldırma kuvveti vektörüdür. Aracın sadece belli bir kısmı

akışkan içinde olduğu için, yerçekimi ve kaldırma

kuvvetlerinin etki merkezleri birbirinden ayrıdır. Bu

merkezlerin arasındaki mesafe enine ve boyuna olmak üzere

sırasıyla

şeklinde ifade edilebilir.

Araca etkiyen bu kuvvetler sadece kütle ve ilgili kuvvet

kolunun çarpılmasıyla değil, o yöndeki hızlardan gelen

sönümleme etkileriyle birlikte değerlendirilmelidir [6].

Böylelikle:

(20)

Burada:

(21)

(22)

(23)

Yukarıdaki denklemlerde wi aracın eni, l aracın boyu ve

ilgili eksendenki sönümle katsayısıdır.

2.1.5. Pervane kuvveti matrisi

Hidrodinamik modeldeki bir diğer kuvvet pervanenin aracın hareketine etkidiği kuvvettir. Pervane denetim sistemindeki iki çalıştırıcıdan birincisidir ve esas olarak ileri yönlü hareketi yapar. Pervanenin etkisi şöyle ifade edebiliriz [3]:

(24)

(24) numaralı denklemde akışkanın özkütlesini,

pervanenin çapını, pervane sabitini,

pervane azalım

katsayısını ve pervane yalpa katsayısını ifade eder.

2.1.6. Dümen Kuvveti Matrisi

Hidrodinamik modeldeki bir diğer kuvvet dümenin aracın hareketine etkidiği kuvvettir. Dümen denetim sistemindeki iki çalıştırıcıdan ikincisidir ve dönüş hareketi yapılmasını sağlayarak sapma yönünde hareketi gerçekler. Dümenin eksini incelemek için Şekil 1’de verilen yapısını incelemek gerekir.

Şekil 1: Dümen yapısı

Dümenin etkilediği kuvvet merkez noktasından ve dümen yüzeyine diktir. Dümenin hareket yönünde akıntıdan arındırılmış açısı, dönebileceği en yüksek açıya kadar ve o açı değerinden sonra aşağıdaki gibidir [4]:

)|

} (25)

(26)

)[

Yukarıdaki denklemlerde yüzeye bağlı suyun sönümleme

katsayısı dümenin hareketine dik kesit alanı, pervane

etkisi eklenmiş dümenin gördüğü akış hızı,

akıntıdan

arınmış dümen açısı,

dümenin en yüksek dönebileceği

açı, dümenin merkez noktası ve aracın eylemsizlik

merkezidir.

2.1.7. Hava Sürtünmesi Kuvveti Matrisi

Su-üstü aracın bir kısmı hava ile temas halinde olduğu için,

hareketi boyunca bu bölgeden hem rüzgarın hızına hem de

teknenin hızına bağlı olarak kesit alanı ile oranlı kuvvet

etkimektedir:

(27)

2.1.8. Akıntı Kuvveti Matrisi

Hidrodinamik modeldeki son etmen akıntının araç üzerinde

yaptığı etkidir.Bu etki çok çeşitli parçalardan oluşur:

̇) ( ̇

())

(( ( )

(28)

( )) )

Bu denklemde ilk terim Froude-Kriloff terimi, ikinci terim

saptırma kuvvetleri ve üçüncü terimde akışkanlık

kuvvetleridir. Bu etkenlerden en baskın olanı ilkidir [5].

3. Denetim Modeli Tasarımı

Denetim modeli tasarımında ileri yönde hız ve sapma açısı yönünde pozisyon denetimi yapacak doğrusal kuadreatik regülatör (LQR) yöntemi kullanılmıştır. Bu yöntem doğrusal sistemlerde tanımlı olduğu için önce doğrusal olmayan matematiksel modelin doğrusallaştırılması gerekmektedir.

3.1. Doğrusallaştırma

Modelin (1) ve (2) deki tanımları şöyle ifade etmek istiyoruz:

[ ̇] [ ]

(29)

Modelin genel denklemini:

(30)

Şeklinde ifade edersek ve bir , noktası etrafında

doğrusallaştırma yapılırsa:

|̇

(31)

Elde edilen denklemde son ifade (32)deki gibi olur:

(32)

(29) numaralı denkleme ulaşmak için yeni durum vektörünün

boyutu artırılır:

[ ̇] [ (

) ][ ] [ ]

(33)

Böylelikle doğrusallaştırılmış durum uzay gösterimi elde

edilir.

3.2. Denetimci Tasarımı

LQR denetimcisi sadece kontrol edilebilir durum-uzay gösterimleri için tanımlanmaktadır. Bu sebeple önce mevcut durum-uzaygösteriminin kontrol edilebilir altuzayını tespiti gerekmektedir. (33) nolu denklemde ifadesini bulduğu haliyle doğrusallaştırılmış matematiksel modelin durum-uzay gösteriminde durum vektörünün boyu 13’tür. Bir durum vektörü kontrolabilite matrisinin bağımsız sütunlarından ve kontrolabilite matrisini tekil yapmayacak rastgele diğer sütunlardan oluşan bir şekilde ifade edilebilir. Bu ifade ile bir durum vektörü kontrol edilebilir ve kontrol edilemez alt uzaylarına ayrılır. Bu durumda:

[]

(34)

̇ ̇

][ ] [ ]

(35)

][ ]

Durum vektörünün boyu n, kontrol edilebilir modlarının boyu ise k olursa k-ya-k, (n-k)-ya-(n-k), k-ya-2, 2 tane çalıştırıcı için, matrisi ise 2-ye-k boyutlarındadır. Yapılan çalışmalarda matematiksel model için kontrol edilebilir alt uzayın boyu 6 bulunmuştur. Doğrusallaştırma birçok noktada yapılmakla birlikte her noktada yapılamaz. Ara değerler için doğrusallaştırılmış çalışma noktaları için belirlenen parametreler arasında enterpolasyon yapılmıştır. Bu çalışmada 0.5m/s’den 5m/s’ye 0.5m/s aralıklı 10 hız değeri ve -180 dereceden, 180 dereceye, 20 derece aralıklı 19 sapma açısı için toplam 190 noktada

doğrusallaştırma yapılmıştır. Herhangi bir noktada ise o noktanın doğrusallaştırma noktalarına uzaklıklarına orantılı enterpolasyon yapılmıştır. Değişik doğrusallaştırma noktaları üzerinde denetimciler çalıştırılmıştır. Belirlenen bir noktada denetimci ile matematiksel modelin çalıştırıldığı blok arasına bekleme süreleri girilmiştir. Bekleme süreleri artırılarak sistemin kararlılığını yitirdiği noktalar gözlemlenmiştir. Her doğrusallaştırma noktasında benzer işlemler yapılmış ve bekleme süresi olarak 0.69sn yani 1.44Hz belirlenmiştir. Örnekleme zamanı olarak bu bekleme süresinin 10 katından daha az bir süre seçilmiştir ve denetimci 16Hz ile koşulmuştur.

3.3. LQR Denetimcisi

Doğrusal model ve minimize edilen maliyet fonksiyonu (36)

nolu denklemdeki gibi ifade edilebilir:

̇( ) ( ) ( ) ( ) ( )

(36)

( ) [( ( ) ( )] [( ( ) ( )

∫ [ [( ( ) ( )] ( ) [( ( ) ( )]

(37)

( ) ( )]

Bu denklemde matrisi simetrik pozitif yarı tanımlı bir matristir. Bu matriksin, referans sinyalini izlemesini istediğimin control edilebilir altuzaydaki elemanlarına cezalandırmanın büyük yapılması gerekmektedir (37) numaralı denklemde is kontrol sinyallerinin uygulanabilirliğinin mailiyetini gösteren simetrik pozitif tanımlı bir matristir.

Şekil 2: LQR Denetim Modeli

Kontrol edilebilir alt uzayın bulunmasında kullanılan matrisi

aynı

matrisine uygulandığı gibi

matrisine de

uygulanılarak denetimci tasarımına kontrol edilebilir alt

uzayda devam edilir.

Bu performans indeksinin aşağıdaki Riccati diferansiyel

denklemlerini çözerek minimize edilebileceği gösterilmiştir

[5]: ̇( )

() () () () () () () () () ()

(38)

̇ ( ) [ ( ) ( ) ( ) ( ) ( )] ( ) () ()

(39)

Bu durumda sisteme uygulanan optimum girdi aşağıdaki gibi

ifade edilir:

() () () () () ()()

(40)

Riccati denklemleri son zaman sınır değerinden başlanarak

basamak basamak çözülür:

(41)

Zamana bağlı değişmeyen sistemlerde (38) ve (39) numaralı

denklemlerin sol kısımları 0 kabul edilerek doğrudan

matrisi bulunabilir. Kısa zaman aralıkları için s matrisi için

alınabilir.

3.4. Kapalı Döngü LQR Denetimcisinin Özdeğerleri

Tasarlanan LQR denetimcinin performansını ölçmek için kapalı döngü sistemin özdeğerlerinin yerlerine bakılabilir. Durum vektörünün tamamı kontrol edilebilir alt uzayın bir parçası olmadığı için, kontrol edilemeyen modlarının öz değelerinin sistemin kendisi tarafından kararlı olarak tutulduğunun teyit edilmesi gerekmektedir. Hidrodinamik model içerisinde barındırdığı yerçekimi ve kaldırma kuvveti etkileri dolayısıyla kararlılık gösterir. Bu durum kararlı bir çalışma noktası etrafında küçük salınımların olduğu bir durumda, sistemin özdeğerlerinin bakılmasıyla teyit edilmiştir. Kontrol edilebilir alt uzayda ise kararlılığı sistemin doğası değil denetimcinin performansı sağlayabilir.

Bu sorunu çözmek için her sapma açısı için en fazla hangi hızda dönebileceğini önceden benzetim sonuçları ile tespit edilmiştir. Geliştirilen algoritma, araç eğer sapma açısı isteğinde savrulamaya sebep olabilecek bir hızdaysa önce hızı düşürmekte sonra isteği uygulayarak dönüşü sağlamaktadır. Algoritmanın akış şeması aşağıda belirtilmiştir.

4. Güdüm Algoritmaları ve Sonuçlar

4.1. Tek Nokta Güdüm Algoritması

Bu algoritma, başka bir üst denetimci tarafından, mevcut bulunulan bir noktadan, hedef olarak gösterilen bir diğer noktaya götürmek için sapma açısı ekseni otopilotuna referans sinyali üretmek için kullanılır. İki nokta arasındaki sefer, bulunulan noktada, hedef noktaya göre referansların aşağıdaki denklemlere göre üretilmesiyle başlar.

(42)

(|

|)

(43)

Referans işaretleri belirlendikten sonra, mevcut ileri hız ve sapma açısının referanslara uygunluğu test edilir. Eğer sapma açısı belirli bir aralıkla isteklere uygunsa, yeni referans girilmez, hız isteği olarak mevcut hızın 0.2 kadar fazlası uygulanır, aksi halde sapma açısı isteği düzeltmesi yapılır ve hız sabit tutulur. Böylelikle, sapma açısı sabitlendikten sonra araç, hızlanarak hedefe doğru yönelmektedir. Şekil 4’te algoritmanın çalışması gösterilmiştir.

Şekil 3. LQR denetimcisinin kapalı döngü özdeğerleri

Şekil 3’te belirtilen özdeğerlerin, -1.2368 + 1.4174i, -1.2368 - 1.4174i, -0.0446, -0.0050, -7.2701 ve -0.0071 noktalarında bulunduğu gözleyebiliriz. Kontrol edilebilir altuzayın boyu 6 olduğu için özdeğerlerin sayısı da 6’dır. Özdeğerlerin negatif gerçek kısımlara sahip olduğu ve kararlılığı sağladığı açıktır.

3.5. Sapma Açısı Ekseni Otopilot Tasarımı

LQR denetimcisinin amacı, sapma açısı ve ileri yönlü sürat isteklerine, belirtilen maliyet fonksiyonunu en aza indirecek kontrol sinyalleri uygulayarak ulaşmaktır. Ancak aracın her türlü sapma açısı ve sürat isteklerine aynı anda ayak uydurması mümkün olmayabilir. Belli açıları belir bir hızın üzerinde dönmeye çalışmak, aracın savrulmasına sebep olabilir.

Şekil 4. Tek nokta güdüm algoritması sonuçları

4.2. Engelden Kaçma Algoritması

Çalışmada gerçek zamanlı bir engelden kaçma algoritması geliştirilmiştir. Engelden kaçma ile ilgili denetimci, güdüm algoritmasının altında, sapma açısı otopilotu ile aynı örnekleme zamanında çalıştırılmıştır. Su üstü araç üzerinden -90/+90 derece aralıkta 45’er

derece algı açıları olan 4 adet sensörün var olduğu, bu sensörlerden, algı alanı içerisinde engelin var olup olmadığına dair sinyallerin alındığı kabul edilmiştir. Bu sistemde sensörlerin ortak alanlarında iki sensörden de sinyal alınabileceği varsayılmıştır. Alogirtmanın temel amacı, tek nokta güdüm denetimi altında haraket ederken, eğer karşına engel çıkmışsa, engelin etrafından dolanarak, tekrar hedef noktasını görene veya istere yaklaşana kadar, aracı kendi denetiminde tutmaktır. Engel yokken algoritma kullanım dışıdır. Engelle karşılaşıldığında, ileri yöndeki hız 0.4 katına düşürülür, ilgili yönde 9 derecelik dönüş yapılır. Bu değerler, sensörün algo derinliğine göre seçilmiştir. Engel engel görüşten çıkmışsa 10 derece engele doğru yönelim yapılır. Böylelikle engel yeniden görüşe alınır ve ondan kaçılır. Bu algoritma ile hedef nokta engelin gerisinde kalmayıncaya dek engelin etrafından dönüşü sağlar. Sonuçlar aşağıdaki resimlerde gösterilmiştir.

turkuaz, mor, sarı ve siyah çizgiler için sırasıyla +x, -x, +y, and –y yönlerinde rahatsızlık varsa gerçeklenen güdüm sonuçlarını göstermektedir.

Şekil 6. Sonuçlar, rahatsızlık: 5.56m/s rüzgar

Şekil 5. Engelden kaçma algoritması sonuçları

4.3. Sonraki Nokta Belirleme Algoritması

Bu algoritma, tek nokta güdüm algoritmasına gideceği noktaları belirleyen algoritmadır. Sıralı izlenmesi gereken, kullanıcı tarafından girilmiş bir hedef noktası dizisi için, güdüm algoritması, engellerden kaçarken veya çevresel etkilerin altında rotasından sapabilir. Bu durumda, sonraki nokta belirleme algoritması devreye girerek, kaçırılan nokta yerine hangi hedef noktasına ulaşılabileceğini tayin eder. Algortma tüm hedef noktaları ile mevur ileri hız ve sapma açısını dikkate alarak normalize edilmiştir maliyetler üzerinde optimizasyon yapar.

4.4. Çevresel Etkiler ve Sonuçlar

Simülasyonlar çeşitli çevresel rahatsızlık sinyalleri altında test edilmiştir. Şekil 6, 7 ve 8’de mavi noktalar hedef noktaları, yeşil çemberler engelleri, kırmızı çizgiler rahatsızlık mevcut değilkenki güdüm sonuçları,

Şekil 7. Şekil 6’ya yakınlaşılmış bakış Şekil8. Sonuçlar, rahatsızlık: 0.25m/s akıntı

4.5. Gelecek Çalışmalar

Bu çalışmada bir insansız su üstü aracı için matematiksel model geliştirilmiş, ileri hız ve sapma açısı üzerinde kuadratik regülatör tasarımı yapılmış, denetimcilerin kararlılığı doğrulanmıştır. Sapma açısı üzerinde otopilot tasarlanmış ve engelden kaçma, güdüm algoritmaları geliştirilerek çevresel faktörler altında model ve denetimcilerin başarısı benzetimlerle test edilmiştir. Çalışmanın ilerleyen kısımlarında, simülasyon sonuçları deneysel uygulamalarla doğrulanacaktır. Ayrıca birden fazla su üstü araç için görev planlaması çalışılacaktır.

5. Kaynakça

[1] T. I. Fossen, Guidance and Control of Ocean Vehicles. Chichester, United Kingdom: John Wiley & Sons, 1994.

[2] Fossen, T. I., Marine Control Systems Guidance, Navigation, and Control of Ships, Rigs and Underwater Vehicles, 2002.

[3] Andrew Wilford Browning, A Mathematical Model to Simulate Small Boat Behaviour, UK, 1990.

[4] Tristan Perez ve Mogens Blakce, “Mathematical Ship modeling for Control Applications”, Technical Report, Denmark, 2002.

[5] P.Krishnamurthy, F.Khorrami ve S.Fujikawa, “A Modeling Framework for Six Degree-of-Freedom Control of Unmanned Sea Surface Vehicles”, Proceedings of the 44th IEEE Conference on Decision and Control, Seville, Spain, s.2676-2681, 2006.

[6] K.Ahıska, Control and Guidance of an Unmanned Sea Surface Vehicle, MSc Thesis, Electrical and Electronics Engineering Department, Middle East Technical University, Turkey, 2012.