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Lo sviluppo della robotica ha portato ad avere robot autonomi che devono svolgere svariati tipi di compiti interagendo e navigando all'interno dell'ambiente che li circonda. Spesso, per poter portare a termine questi compiti, un robot autonomo ha bisogno di generare una mappa dell'ambiente circostante e di determinare la sua posizione relativa rispetto alla mappa stessa.

Lo SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) è il processo che ha come obiettivo quello di localizzare un agente mobile e autonomo in un ambiente sconosciuto, costruendo allo stesso stempo una mappa incrementale di quest'ultimo.
I due problemi sono quindi strettamente correlati e l'interdipendenza della localizzazione con la costruzione della mappa, rende il problema complesso.

L'utilizzo di squadre di robot che necessitano di creare una mappa dell'ambiente, può portare a dei notevoli miglioramenti nel tempo totale di esplorazione. Nello SLAM multi-agente, i robot devono utilizzare tutti i dati disponibili per costruire una unica mappa globale e coerente per poter effettuare una localizzazione corretta.
La possibilità di avere un sistema decentralizzato e distribuito permette poi di avere anche una maggiore robustezza in caso di guasti a qualsiasi agente. Questi benefici si pagano con una maggiore complessità del sistema, che richiede coordinazione e cooperazione fra i robot.

In questo lavoro è stato sviluppato un sistema di SLAM multi-agente decentralizzato e distribuito tramite l'utilizzo di ROS (Robot Operating System).
E' stato innanzitutto effettuato uno studio dello stato dell'arte per analizzare le metologie presenti in letteratura e proporre soluzioni innovative. In particolare si è affrontato il problema delle pose relative fra i veicoli nel caso queste non fossero note a priori.
E' stato proposto un metodo che permette di ricavare le pose relative ed inoltre consente agli agenti di costruire una mappa globale e cooperare nell'esplorazione.