Simultaneous localization and mapping applied to an airship with inertial navigation system and camera sensor fusion

Questo lavoro di tesi affronta il problema dello SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) come strumento di navigazione autonoma per dirigibili (detti in generale veicoli LTA, lighter-than-atmosphere ). La problematica dello SLAM è veri?care se è possibile per un robot essere collocato all’interno di un luogo sconosciuto, in una posizione sconosciuta, e di costruirne incrementalmente, muovendosi all’interno di esso, una mappatura consistente determinando la sua posizione all’interno di essa. I dirigibili sono delle piattaforme strategiche in quanto hanno bassi requsiti energetici, permettono missioni più longeve e possono attraversare vasti territori inacessibili ai rover. La loro controllabilità permette la piani?cazione di traiettorie ad-hoc per lo studio delle super?ci planetarie per lunghe distanze potendo variare la proria altezza operativa a seconda delle necessità. In questo lavoro è stata analizzata la dinamica del dirigibile mediante la scrittura e la risoluzione numerica delle equazioni del moto e sono stati validati alcuni risultati salienti implementando un modello dinamico proveniente da recenti pubblicazioni sullo studio dei veicoli marini. Le forze aerodinamiche ”potenziali” dovute alla pressione del ?uido sono modellate mediante l’integrazione della dinamica della massa virtuale, mentre i contributi viscosi sono stati ottenuti mediante relazioni semi-empiriche note dalla letteratura. E’ stato affrontato lo studio e l’implementazione della soluzione al problema dello SLAM sia mediante l’utilizzo del ?ltro di Kalman esteso classico, (Extended Kalman Filter ), che mediante la sua variante compressa CEKF (Compressed Extended Kalman Filter ). Quest’ultima è di grande applicabilità nel caso la mappa contenga un numero di landmark tale da rendere troppo elevato il costo computazionale e quindi si renda necessario la suddivisione in sottomappe del landscape in esame.