Una persona en un bote gira desplazando el peso de su cuerpo. El mismo truco emplea el barco no tripulado: el giro lo realiza una carga móvil dentro del casco. Una red neuronal controla su movimiento, anticipando el caos de las olas y las ráfagas de viento. La hélice impulsa la embarcación hacia adelante, y la carga, al deslizarse, cambia el equilibrio, como al pasar el peso de un pie a otro. Cuanto más brusco es el desplazamiento, más cerrada es la maniobra. El casco ligero de fibra de carbono hace que la respuesta sea instantánea.
Este enfoque no requiere timón, simplifica el diseño y aumenta la fiabilidad. Las pruebas mostraron que el barco sigue el rumbo con un error mínimo, esquivando obstáculos con precisión de un centímetro.
tal como lo escribieron los autores, en inglés arXiv:2607.12562
Addressing the control and maneuverability of surface vehicles with dynamically changing mass distributions is still an open problem. To solve the problem, we propose an intelligent controller for the path-following problem of a surface vehicle, which is controlled through mass distribution. This means that one of the control inputs is mass-centric. Specifically, we developed a Lyapunov-based nonlinear control scheme to enable an unmanned vessel to follow a smooth path according to a line-of-sight guidance law. The control inputs consist of the thrust force for forward motion and the position of a sliding mass that shifts the system's overall mass distribution. Artificial neural networks are employed to estimate unmodeled dynamics and external disturbances. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed controller in guiding the vessel along the desired path with minimal error.
Los grandes buques se equilibran con cientos de toneladas de agua de lastre, pero la carga sólida de este sistema reacciona más rápido que un parpadeo y no necesita bombas.