Posizionamento indoor basato su sensoristica a basso costo sviluppata in ROS e su Raspberry Pi 3

Abstract

In questa tesi si affronta la sfida di implementare la navigazione autonoma su una piattaforma robotica a basso costo, in particolare una minicar con un Raspberry Pi 3, che utilizza il Robot Operating System (ROS). L'attenzione principale è rivolta al problema della localizzazione accurata, che è essenziale per consentire alla minicar di navigare autonomamente all'interno di un ambiente predefinito. I metodi tradizionali spesso si basano su complessi array di sensori, come LiDAR o sistemi di telecamere, per ottenere una localizzazione accurata, che può essere costosa e intensiva dal punto di vista computazionale. In questo lavoro, ho proposto un approccio semplificato che utilizza solo un giroscopio e un sensore del contachilometri per la localizzazione. Elaborando i dati da questi sensori, la minicar può stimare la sua posizione e il suo orientamento, consentendole di muoversi verso un obiettivo desiderato e quindi tornare al suo punto di partenza. Il sistema sviluppato è progettato per tracciare le coordinate in tempo reale, che vengono visualizzate sul terminale per monitorare il movimento della minicar durante la sua navigazione. Questa soluzione fa progredire lo stato dell'arte dimostrando che configurazioni di sensori convenienti e a basso consumo di risorse, se integrate con ROS e algoritmi ottimizzati, possono ottenere una localizzazione affidabile. L'approccio riduce la complessità dell'hardware e apre la strada a sistemi autonomi accessibili, soprattutto in scenari in cui non sono applicabili array di sensori avanzati.

In this thesis is addressed the challenge of implementing autonomous navigation on a low-cost robotic platform, specifically a minicar with a Raspberry Pi 3, that using the Robot Operating System (ROS). The primary focus is on the problem of accurate localization, which is essential to enable the minicar to navigate autonomously within a predefined environment. Traditional methods often rely on complex sensor arrays, such as LiDAR or camera systems, to achieve accurate localization, which can be costly and computationally intensive. In this work, I have proposed a simplified approach that uses only a gyroscope and odometer sensor for localization. By processing the data from these sensors, the minicar can estimate its position and orientation, enabling it to move towards a desired target and then return to its starting point. The developed system is designed to track coordinates in real time, which are displayed on the terminal to monitor the movement of the minicar during its navigation. This solution advances the state of the art by demonstrating that cost-effective and resource-efficient sensor configurations, when integrated with ROS and optimized algorithms, can achieve reliable localization. The approach reduces hardware complexity and paves the way for affordable autonomous systems, especially in scenarios where advanced sensor arrays are not applicable.