ETD

• autonomia robotica
• filtro di Kalman
• imu
• lidar
• machine perception
• navigazione autonoma
• navigazione inerziale
• navigazione integrata
• odometria visuale
• realsense
• VSLAM

L'interesse per i sistemi autonomi è gradualmente aumentato negli ultimi anni, grazie soprattutto alla loro versatilità e al loro potenziale inesplorato. Parallelamente, si è sviluppata una branca di ricerca incentrata sullo sviluppo di algoritmi di localizzazione necessari all'orientamento dei droni, che affronta le complessità matematiche che si celano dietro agli stessi. La presente Tesi di Laurea Magistrale si propone di dare un contributo alla ricerca per l'implementazione e lo sviluppo di algoritmi di machine perception, una branca dell'autonomia robotica. In particolare, lo studio è incentrato sulla determinazione di un'architettura ottimale, in termini di accuratezza della posizione stimata, per garantire ai sistemi autonomi di navigare in ambienti scarsamente illuminati e non coperti da segnale GPS. L'implementazione degli algoritmi di machine perception è stata eseguita su un drone ibrido innovativo, chiamato Rollocopter, in grado di librarsi in volo e di rotolare a terra adattandosi alle caratteristiche del terreno. Il lavoro, svolto interamente presso il NASA Jet Propulsion Laboratory, ha permesso all'autore di acquisire le conoscenze tecniche necessarie per la valutazione della bontà della soluzione, oltre ad aver accresciuto il suo spirito critico ed analitico.