• ambiente sconosciuto
• collaboration
• collaborazione
• esplorazione
• exploration
• multi-robot
• UAV
• UGV

L’impiego di droni per l’esplorazione di ambienti sconosciuti rappresenta una delle innovazioni più significative nel campo dei veicoli autonomi. Negli ultimi anni, i progressi tecnologici hanno reso possibile lo sviluppo di sensori con specifiche sempre più avanzate, consentendo l’equipaggiamento dei veicoli con strumenti in grado di operare in ambienti ostili e svolgere compiti complessi.
Uno dei principali ostacoli nell’uso dei droni per l’esplorazione autonoma è l’accumulo di errori nella localizzazione, che si verifica in particolare quando operano in ambienti privi di Global Navigation Satellite System (GNSS) o con sistemi di tracciamento a prestazioni limitate. Questa tesi mira a progettare un metodo di esplorazione e mappatura di ambienti indoor per veicoli autonomi utilizzando esclusivamente i dati inerziali e visivi acquisiti da telecamere e sensori integrati a bordo.
L’obiettivo principale di questo progetto di tesi è quello di sviluppare un algoritmo per la pianificazione tridimensionale di traiettoria per un veicolo aereo, riducendo l’incertezza nella sua localizzazione. Questo risultato viene ottenuto grazie alla collaborazione con un robot terrestre, che il drone cerca di mantenere nel suo campo visivo. In questo modo, può individuare un marker posizionato sul robot e determinare la propria posizione, compensando così eventuali drift accumulati.
L’algoritmo è stato implementato e testato all’interno dell’ambiente ROS, utilizzando strumenti come Gazebo per la simulazione e Rviz per la visualizzazione.
Vengono presentati, infine, i risultati ottenuti dalle simulazioni, che impiegano diversi modelli matematici per la descrizione del robot e vari approcci progettuali per la gestione degli ostacoli, evidenziando sia i punti di forza che le limitazioni dei vari metodi adottati.