Localizzazione e mapping sono due parti fondamentali del sistema di navigazione di un robot autonomo. Il mapping è la procedura che permette al robot di costruire una mappa dell’ambiente, utilizzando tutti i sensori disponibili. La localizzazione, invece, è la procedura che permette ad un robot di determinare la propria posizione ed il proprio orientamento rispetto ad un sistema di riferimento fisso, utilizzando i sensori disponibili e la mappa dell’ambiente.
Queste due procedure, che in generale non sono semplici da eseguire, sono particolarmente complesse nel caso di navigazione in ambiente agricolo, poichè esso è caratterizzato da condizioni di luminosità difficili variabilità stagionale, e, in generale, dalla complessità che caratterizza l’ambiente naturale.

Questa tesi si propone di implementare e confrontare le prestazioni di differenti algorithmi di localizzazione e mapping, o di algoritmi che permettono di eseguire simultaneamente localizzazione e mapping, utilizzando alcuni dataset specifici per robotica agricola.

Questo lavoro è adatto per studenti provenienti da un percorso ingegneristico e con esperienza nell’utilizzo del linguaggio C, C++ o Python. Un gruppo formato da due studenti, uno proveniente da un percorso ingegneristico e uno da un percorso non ingegneristico, rappresenta la miglior soluzione.

Docente di riferimento: Prof. Luca Bascetta – luca.bascetta@polimi.it