{"id":12492,"date":"2021-12-15T17:14:27","date_gmt":"2021-12-15T16:14:27","guid":{"rendered":"https:\/\/www.teoresigroup.com\/?post_type=thesis&#038;p=12492"},"modified":"2022-02-02T14:48:58","modified_gmt":"2022-02-02T13:48:58","slug":"algoritmi-di-navigazione-e-orientamento-per-veicoli-autonomi-e-robotici-in-ambiente-ros","status":"publish","type":"thesis","link":"https:\/\/www.teoresigroup.com\/it\/thesis\/algoritmi-di-navigazione-e-orientamento-per-veicoli-autonomi-e-robotici-in-ambiente-ros\/","title":{"rendered":"Algoritmi di navigazione e orientamento per veicoli autonomi e robotici in ambiente ROS"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-columns align-center row sezione\">\n<div class=\"wp-block-column small-12 medium-10 large-8\">\n<h5 class=\"has-text-align-center wp-block-heading\">Abstract<\/h5>\n\n\n\n<p>L\u2019obiettivo di questa tesi consiste nella ricerca e nello sviluppo di algoritmi di navigazione su sistema operativo Linux, utilizzando il framework ROS. Attraverso tali strumenti, si desidera ottenere un sistema che elabori e percorra autonomamente un certo path, dati il punto A di partenza e il punto B di arrivo.<\/p>\n\n\n\n<p>La prima e pi\u00f9 corposa parte del lavoro \u00e8 consistita nell\u2019implementazione in simulazione di un veicolo autonomo. A tal proposito \u00e8 stato compiuto un lavoro di ricerca degli algoritmi pi\u00f9 efficienti per poter implementare le funzionalit\u00e0 di Visual Odometry e di sensor fusion tramite filtro di Kalman esteso, al fine di ottenere l\u2019odometria del veicolo in tempo reale. Tali algoritmi sono stati implementati all\u2019interno dell\u2019ambiente ROS, eseguito su sistema operativo Linux e sono stati utilizzati per il corretto funzionamento del Navigation Stack, anch\u2019esso eseguito tramite ROS, e quindi della navigazione autonoma del veicolo. Successivamente si \u00e8 passati alla fase applicativa del lavoro di tesi, ovvero all\u2019applicazione degli algoritmi studiati in simulazione su un veicolo reale in scala 1:10. Per garantire la corretta comunicazione tra il controllore a basso livello a bordo del veicolo e il sistema di navigazione sono stati sviluppati script in linguaggio Python. Inoltre sono stati approfonditi il tema delle dipendenze di Linux, la struttura del sistema operativo dell\u2019hardware in questione (ARM64) e, in particolare, il metodo di installazione e configurazione delle librerie necessarie al funzionamento dei pacchetti sopra citati.<\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"has-text-align-center wp-block-heading\">Obiettivo Tesi<\/h5>\n\n\n\n<p>Per muovere un robot in ambiente indoor sono richiesti algoritmi in grado di capire dove il robot si trova e capire quale strada \u00e8 meglio percorrere all\u2019interno della mappa. La tesi ha lo scopo di approfondire i prerequisiti ed implementare le logiche di controllo legate al Navigation Stack. In particolare \u00e8 stato implementato l\u2019algoritmo di visual odometry come unico sistema odometrico.<\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"has-text-align-center wp-block-heading\">Metodologia di ricerca<\/h5>\n\n\n\n<p>In una prima fase dell\u2019attivit\u00e0 \u00e8 stata svolta un\u2019analisi bibliografica sulla guida autonoma in ambinete indoor per studiarne lo stato dell\u2019arte. In seguito, \u00e8 stato sviluppato un modello di un veicolo autonomo di tipo ackermann per prove in simulazione di applicazioni ROS in ambiente RVIZ, uno strumento di visualizzazione 3D. Infine \u00e8 stato sviluppato un algoritmo di visual odometry, integrato nel sistema ROS e Navigation Stack e testato su un modello in scala.<\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"has-text-align-center wp-block-heading\">Conclusioni<\/h5>\n\n\n\n<p>I risultati ottenuti con l\u2019aggiunta della visual odometry agli algoritmi di guida autonoma hanno rispettato le aspettative.<\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"has-text-align-center wp-block-heading\">Sviluppi futuri<\/h5>\n\n\n\n<p>Aumentare la precisione dei sistemi di guida autonoma basati su framework ROS integrando algoritmi basati su ulteriori sensori, tipo IMU.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"featured_media":0,"template":"","university":[214],"thesis_type":[253,257,255],"keyword":[209,212,210,187,211,208],"class_list":["post-12492","thesis","type-thesis","status-publish","hentry","university-universita-politecnica-delle-marche-it","thesis_type-autonomous-driving-it","thesis_type-c-it","thesis_type-python-it","keyword-autonomous-driving","keyword-c","keyword-navigation-stack","keyword-python","keyword-ros","keyword-visual-odometry"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.6 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Algoritmi di navigazione e orientamento per veicoli autonomi e robotici in ambiente ROS - Teoresi Group<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Discover all you need to know about Algoritmi di navigazione e orientamento per veicoli autonomi e robotici in ambiente ROS on Teoresi Group - Teoresi Group is high profile engineering. 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