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Archivio digitale delle tesi discusse presso l’Università di Pisa

Tesi etd-09072026-165813


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
PURO, ALESSANDRO
URN
etd-09072026-165813
Titolo
Augmented Reality Assistance for Unknown Environment Exploration: The Glasswall Solution
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
Corso di studi
INGEGNERIA ROBOTICA E DELL'AUTOMAZIONE
Relatori
.
relatore Prof. Pollini, Lorenzo
correlatore Dott.ssa Casini, Simona
correlatore Dott. Ryals, Andrea Dan
Parole chiave
  • augmented reality
  • local motion planning
  • situational awareness
  • SLAM
  • teleoperation
  • uncrewed ground vehicle
  • unknown environment exploration
Data inizio appello
28/09/2026
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
28/09/2096
Riassunto (Inglese)
This thesis presents an infrastructure-free augmented-reality teleoperation system that improves situational awareness during the exploration of unknown environments with uncrewed ground vehicles. Building on a prior glasswall (X-ray vision) system, in which the operator sees an avatar of the robot and the surrounding obstacles through walls as if they were semi-transparent, this work goes beyond the limitations of the previous system, which relied on an external motion-capture infrastructure, and augments it with an assisted local navigation layer. The calibration is redesigned so that the real–virtual frame alignment is estimated from onboard odometry alone, and a SLAM layer makes indoor localization robust while providing a persistent representation of the walls for stable AR rendering. A Kinodynamic RRT* planner with Reeds–Shepp steering then computes a feasible trajectory toward an operator-defined goal, supporting the operator not only in perceiving the hidden scene but also in deciding how to move through it.
Riassunto (Italiano)
Questa tesi presenta un sistema di teleoperazione in realtà aumentata infrastructure-free che migliora la consapevolezza situazionale durante l'esplorazione di ambienti sconosciuti con veicoli terrestri senza pilota. Partendo da un preesistente sistema glasswall (X-ray vision), in cui l'operatore vede un avatar del robot e gli ostacoli circostanti attraverso i muri come se fossero semi-trasparenti, questo lavoro va oltre i limiti del sistema precedente, che si affidava a un'infrastruttura esterna di motion capture, e lo arricchisce con un livello di navigazione locale assistita. La calibrazione è riprogettata in modo che l'allineamento tra frame reale e virtuale sia stimato dalla sola odometria di bordo, e un livello SLAM rende robusta la localizzazione indoor fornendo al contempo una rappresentazione persistente dei muri per un rendering AR stabile. Un pianificatore Kinodynamic RRT* con steering di Reeds–Shepp calcola poi una traiettoria fattibile verso un obiettivo definito dall'operatore, supportando l'operatore non solo nel percepire la scena occlusa ma anche nel decidere come muoversi al suo interno.
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