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L'obiettivo della presente tesi è lo studio di un sistema di visione per un Autonmous Underwater Vehicle (AUV) per applicazioni di biologia marina. Argomenti centrali del lavoro sono stati lo sviluppo e la messa a punto di uno strumento atto alla stima della velocità del robot sulla base del flusso di immagini acquisito (Visual Odometry – VO). Il sistema sviluppato è pensato per la sostituzione dei sensori acustici di velocità tipicamente utilizzati in robotica subacquea (Doppler Velocity Log – DVL). L’utilizzo dello strumento di VO è utile per mantenere contenuti i costi dell'AUV, requisito fondamentale nel campo della biologia marina, in missioni di ispezione dove la visibilità è un prerequisito intrinseco.
La tesi è stata svolto presso il Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione dell'Università di Pisa.
Nella prima parte dello studio, l’AUV ed i sensori di bordo, sono stati replicati in un ambiente virtuale in ROS (Robot Operating System) adattando il simulatore UWSim (UnderWater SIMulator for marine robotics). È stata implementata una guida a waypoint per poter ripetere le stesse missioni e confrontare le performance degli algoritmi di visione. Tra gli scenari 3D disponibili in UWSim non è disponibile un fondale marino di interesse biologico; è stata quindi eseguita una campagna sperimentale di acquisizione immagini tramite AUV per la generazione di un modello 3D adatto. Il veicolo utilizzato, è l’AUV FeelHippo sviluppato presso il Dipartimento di Ingegneria Industriale dell’Università degli Studi di Firenze. Lo scenario così generato ha permesso l’acquisizione virtuale di immagini realistiche.
Nella seconda parte dello studio è stato implementato, in ambiente MATLAB, l’algoritmo di VO vero e proprio basato sull'estrazione di features con l'algoritmo SURF (Speeded Up Robust Feature). In ingresso all’algoritmo, oltre alle immagini di una singola camera ed ai relativi parametri intrinseci, viene fornita una misura di distanza dalla scena osservata ottenuta tramite un echosounder allineato alla camera stessa. Questo ha permesso di risolvere il problema del fattore di scala.
Un’analisi di sensitività è stata condotta al variare di velocità, angolo di inclinazione rispetto all’orizzontale e grado di torbidità dell'acqua. Come segnale di riferimento sono state utilizzate le misure del DVL di bordo virtuale. L’applicazione dell’algoritmo sviluppato nello scenario proposto consente di ottenere prestazioni di navigazione paragonabili a quelle ottenute con il tradizionale DVL acustico.
Tale studio costituisce la base per lo sviluppo e realizzazione di un sensore di velocità a basso costo basato sull'elaborazione di immagini successive.