Università di Genova logo, link al sitoUniRe logo, link alla pagina iniziale
    • English
    • italiano
  • italiano 
    • English
    • italiano
  • Login
Mostra Item 
  •   Home
  • Tesi
  • Tesi di Laurea
  • Laurea Magistrale
  • Mostra Item
  •   Home
  • Tesi
  • Tesi di Laurea
  • Laurea Magistrale
  • Mostra Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Sistema di navigazione autonomo per robot quadrupedi in scenari esterni

Thumbnail
Autore
Petruzzello, Luca <1999>
Data
2025-03-24
Disponibile dal
2025-04-03
Abstract
Questa tesi di master presenta lo sviluppo di un sistema di navigazione per robot mobili, Combinazione di odometria e GNSS mediante l'uso di un filtro Kalman e di una mappa satellitare. L'obiettivo è migliorare la precisione della stima della posizione in ambienti esterni e utilizzare una mappa satellitare per generare una griglia di occupazione, che ha servito come mappa di riferimento per la navigazione del robot. Inoltre, è stata progettata un'interfaccia grafica per selezionare e inviare al robot i bersagli di navigazione. A causa delle difficoltà Integrazione del filtro, gli esperimenti sono stati condotti unicamente sul filtro di Kalman. In scenari critici, in cui l'odometria è stata intenzionalmente compromessa, ad esempio coprendo le telecamere o sollevando il robot, il filtro ha migliorato in modo significativo la stima della posizione, mostrando il suo potenziale nel migliorare la robustezza del sistema di localizzazione sotto condizioni sfavorevoli.
 
This master thesis presents the development of a navigation system for mobile robots, combining odometry and GNSS through the use of a Kalman filter and a satellite map. The aim is to improve the accuracy of position estimation in outdoor environments and use a satellite map to generate an occupancy grid map, which served as a reference map for the robot’s navigation. In addition, a graphical interface was designed to select and send navigation targets to the robot. Due to the difficulties encountered in the complete integration of the filter, the experiments have been conducted on the Kalman filter only. In critical scenarios, where odometry was intentionally compromised, such as by covering the cameras or lifting the robot, the filter significantly improved the estimation of the final position, showing its potential in improving the robustness of the localization system under unfavourable conditions.
 
Tipo
info:eu-repo/semantics/masterThesis
Collezioni
  • Laurea Magistrale [5680]
URI
https://unire.unige.it/handle/123456789/11856
Metadati
Mostra tutti i dati dell'item

UniRe - Università degli studi di Genova | Supporto tecnico
 

 

UniReArchivi & Collezioni

Area personale

Login

UniRe - Università degli studi di Genova | Supporto tecnico