Valutazione dell'effetto delle frequenze di percezione e decisione nell'esplorazione robotica autonoma

The exploration of unknown environments using autonomous mobile robots is a topic that has gained considerable interest in the literature. Robots that can autonomously explore a partially or completely unknown environment can be used as a valuable support to human beings in different tasks, such as map building or search and rescue of people in dangerous locations. During the exploration process, the robot must perform different tasks, such as acquiring data about the features of the environment where it is moving, building the map of the environment, localizing itself, selecting candidate locations, and moving to selected goals. The integration of the acquired data in a map that represents the environment and the decisions on the next position to reach during the exploration can be made at different frequencies. The purpose of this thesis is to study how the perception frequency and the decision frequency affect the exploration performance. In order to achieve this goal, we perform a quantitative analysis of the factors of interest based on robotic simulation experiments. These experiments are conducted using various exploration strategies and environments to explore. For this thesis we have developed several software modules which allow, even beyond the scope of this specific work, to perform experiments in stable and controlled conditions, to selectively change the desired parameters, and to collect experimental data. The obtained results show that the optimum performance is often related to perceptions and decisions at high frequencies, but also suggest the existence of some trade-offs, for which high values of frequencies in some case do not lead to good performance.

L'esplorazione di ambienti sconosciuti tramite l'uso di robot mobili autonomi è un argomento che ha ottenuto notevole interesse in letteratura. Robot in grado di esplorare in autonomia un ambiente parzialmente o completamente sconosciuto possono essere utilizzati come valido supporto agli esseri umani in diverse mansioni, come la costruzione di mappe o la ricerca e salvataggio di persone in luoghi pericolosi. Durante il processo di esplorazione, il robot deve svolgere diversi compiti, come l'acquisizione dei dati riguardanti le caratteristiche dell'ambiente in cui si muove, la costruzione della mappa dell'ambiente, la localizzazione, la scelta degli obiettivi da raggiungere e l'attuazione del percorso verso gli obiettivi scelti. L'integrazione dei dati acquisiti in una mappa che rappresenta l'ambiente e le decisioni riguardanti la successiva posizione da raggiungere durante l'esplorazione possono essere effettuate con diverse frequenze. Lo scopo di questa tesi è studiare come le frequenze di percezione dell'ambiente e decisione sulla successiva destinazione influenzino le prestazioni di esplorazione. Al fine di raggiungere questo scopo abbiamo svolto un'analisi quantitativa dei fattori di interesse basata su esperimenti di simulazione robotica. Tali esperimenti sono stati svolti utilizzando diverse strategie di esplorazione e ambienti da esplorare. Per questa tesi abbiamo sviluppato diversi moduli software che permettono, anche al di là dell'ambito specifico di questo lavoro, di eseguire esperimenti in condizioni stabili e controllate, consentendo nel contempo di variare selettivamente i parametri desiderati e raccogliere dati sperimentali. I risultati ottenuti mostrano che le prestazioni ottimali sono spesso legate a percezioni e decisioni ad alte frequenze, ma suggeriscono anche l'esistenza di situazioni di compromesso, per le quali alti valori di frequenze non sempre corrispondono a buone prestazioni.