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Archivio digitale delle tesi discusse presso l’Università di Pisa

Tesi etd-07012024-162617


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
FRANCESCONI, SARA
URN
etd-07012024-162617
Titolo
Mappatura e indagine multi-rover della superficie marziana per la scelta di un sito di ammartaggio per future missioni umane
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
Corso di studi
INGEGNERIA ROBOTICA E DELL'AUTOMAZIONE
Relatori
relatore Prof.ssa Pallottino, Lucia
Parole chiave
  • autonomous 3D mapping
  • autonomous rover
  • interplanetary mission
  • mappatura 3D autonoma
  • Mars
  • Marte
  • missione interplanetaria
  • missione robotica
  • robotic mission
  • rover autonomi
  • slam
Data inizio appello
19/07/2024
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
19/07/2064
Riassunto
Marte affascina per la sua somiglianza alla Terra e caratteristiche uniche. Le missioni esplorative iniziate negli anni '60 hanno avuto costi elevati, come i 2,7 miliardi di dollari spesi per Perseverance. Questa tesi propone un sistema autonomo di esplorazione marziana con microrover, ognuno responsabile di una specifica area. L'obiettivo è ridurre i costi, migliorare la qualità dei dati e sviluppare un algoritmo per selezionare il sito di atterraggio. I rover, equipaggiati con sensori avanzati, mapperanno il terreno con precisione. La tesi include l'organizzazione multirobot, con un leader che coordina e un algoritmo di Voronoi per una copertura ottimale. La mappatura avviene tramite un algoritmo SLAM sviluppato per creare mappe locali che poi vengono fuse in una mappa globale. Viene descritto anche un algoritmo innovativo per scegliere il miglior sito di atterraggio per missioni umane future, basato su criteri come la composizione del terreno e risorse essenziali.

Mars fascinates due to its similarity to Earth and unique characteristics. The exploratory missions that began in the 1960s have been costly, such as the 2.7 billion dollars spent on Perseverance. This thesis proposes an autonomous Martian exploration system using microrovers, each responsible for a specific area. The goal is to reduce costs, improve data quality, and develop an algorithm for selecting landing sites. The rovers, equipped with advanced sensors, will precisely map the terrain. The thesis includes multirobot organization, with a leader coordinating and a Voronoi algorithm for optimal coverage. Mapping is done through a developed SLAM algorithm to create local maps that are then merged into a global map. An innovative algorithm for selecting the best landing site for future human missions is also described, based on criteria such as terrain composition and essential resources.
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