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Archivio digitale delle tesi discusse presso l'Università di Pisa

Tesi etd-11052021-182713


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
PETRACCI, FRANCESCO
URN
etd-11052021-182713
Titolo
Gaussian Processes for Path Planning in Posidonia Oceanica Autonomous Mapping
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
Corso di studi
INGEGNERIA ROBOTICA E DELL'AUTOMAZIONE
Relatori
relatore Prof. Costanzi, Riccardo
relatore Prof. Caiti, Andrea
relatore Dott. Bresciani, Matteo
Parole chiave
  • Posidonia Oceanica
  • path planning
  • gaussian process
  • autonomous vehicle
  • mapping
Data inizio appello
25/11/2021
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
25/11/2091
Riassunto
Over recent decades, we have witnessed a wide scale deterioration in seagrass habitats in the Mediterranean Sea. The study of this regression requires high quality data that only new methods can provide. This thesis introduces the problem of modelling Posidonia Oceanica meadows distribution in order to plan future missions of autonomous vehicles. Specifically, sparse and dense Gaussian Processes (GP) are used to solve the regression/classification problem and to offer a solid platform to apply Informative Path Planning (IPP). A genetic IPP algorithm is used and the various GP configurations are compared on synthetic data. Finally, the most suitable GP model is selected and applied to real data.
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