• computer vision
• extended kalman filter
• monocular visual odometry
• navigation
• state estimation
• UUV

A seguito di uno studio dello stato dell’arte su tecniche di navigazione tramite visione per veicoli sottomarini Unmanned (UUV) è stato sviluppato un algoritmo che sfrutti tecniche di Monocular Visual Odometry per la stima di posa del veicolo e del relativo segnale di velocità. Inizialmente implementato in ambiente MATLAB per l’analisi delle prestazioni in Post Process, è stato poi esportato in ambiente ROS per consentirne l’utilizzo in real-time a bordo di veicoli reali. Le prestazioni del sistema sviluppato sono state valutate per mezzo di un filtro di navigazione (Extended Kalman Filter) e confrontate con soluzioni più classiche basate su sensori acustici di tipo DVL.

After a deep studying of the state of art about UUV vision based navigation techniques, it has been developed a Monocular Visual Odometry Algorithm for the robot’s pose and velocity estimation. First written in Matlab for Post-process performances evaluation, it has been exported in ROS for a real time application on a real vehicle. The system’s performances have been evaluated by a navigation filter (Extendee Kalman Filter) and compared with more popular solution based on acoustic devices like DVL.