ETD

• slam, uav, perception, control, data fusion

This thesis presents the development and evaluation of a modular GPS-denied au-
tonomous UAV navigation system for underground and confined environments using
ROS2 and PX4.
The proposed architecture integrates multi-source SLAM fusion, smooth trajectory
generation, autonomous path execution, and safety-oriented flight management into
a unified framework. A central contribution of this work is FUSE, a multi-SLAM
fusion system that combines multiple LiDAR-based odometry sources using per-axis
consistency checking and covariance-weighted fusion to improve robustness against drift
and temporary localisation failures.
To support stable flight, a minimum-snap trajectory framework was implemented
for smooth waypoint tracking, together with corridor constraints and cross-track cor-
rection for safer navigation in narrow environments. The system also introduces a
custom PX4 mode executor designed specifically for GPS-denied operation, enabling
controlled failure handling and safer autonomous behaviour.
The architecture was validated through Software-In-The-Loop (SITL) simulation in
Gazebo Harmonic and hardware experiments in a Vicon motion capture environment.
The results demonstrated stable trajectory execution, improved localisation robustness
through fusion, and reliable safety behaviour during autonomous operation.
This work establishes a flexible research platform for future GPS-denied UAV au-
tonomy research, including future integration of learning-based methods for adaptive
fusion and drift correction.

Questa tesi presenta lo sviluppo e la valutazione di un sistema modulare di navigazione autonoma per UAV in ambienti confinati e privi di GPS, basato su ROS2 e PX4.

L’architettura proposta integra fusione multi-sorgente SLAM, generazione di traiettorie fluide, esecuzione autonoma del percorso e gestione della sicurezza del volo all’interno di un framework unificato. Un contributo centrale di questo lavoro è FUSE, un sistema di fusione multi-SLAM che combina diverse sorgenti di odometria LiDAR mediante controllo di consistenza per asse e fusione pesata tramite covarianza, al fine di migliorare la robustezza contro deriva accumulata e temporanei fallimenti di localizzazione.

Per garantire la stabilità del volo, è stato implementato un framework di traiettorie minimum-snap per il tracciamento fluido dei waypoint, insieme a vincoli di corridoio e correzione dell’errore trasversale per una navigazione più sicura in ambienti stretti e complessi. Il sistema introduce inoltre un esecutore personalizzato delle modalità PX4, progettato specificamente per operazioni in ambienti GPS-denied, consentendo una gestione controllata dei guasti e un comportamento autonomo più sicuro.

L’architettura è stata validata attraverso simulazioni Software-In-The-Loop (SITL) in Gazebo Harmonic ed esperimenti hardware in un ambiente con sistema di motion capture Vicon. I risultati hanno dimostrato un’esecuzione stabile delle traiettorie, una maggiore robustezza della localizzazione grazie alla fusione multi-SLAM e un comportamento affidabile del sistema di sicurezza durante le operazioni autonome.

Questo lavoro definisce una piattaforma di ricerca flessibile per futuri studi sull’autonomia UAV in ambienti privi di GPS, includendo la futura integrazione di metodi basati su apprendimento automatico per la fusione adattiva e la correzione della deriva.