Autonomous environment identification for planetary exploration rovers

The planetary exploration rovers are very important tools in order to collect scientific information on the surfaces of the Solar System planets and their satellites. Although the robots used in current missions have reached very complex levels, to navigate safely in an extraterrestrial environment they must be constantly controlled by operators located on the Earth. The above mentioned remarks led to this work, which is intended to improve rovers autonomy trough the development of a system able to identify and classify the examined environment so that rovers can choose, by themselves, focused areas to reach and study. Identify means to recognize an object in the environment and compute its coordinates and classify means to compute the size of the identified object and match a type of material found in the database. By means of specific information achievable from a pair of colored stereoscopic images such a system has been developed. Analyzing this pair of images it was possible to reconstruct the three-dimensional coordinates of the environment and analyze the texture features and the color. Furthermore also the information regarding the infrared emissions of the environment, has been taken into consideration. However, in this work this information has been simulated analyzing the red channel of the colored images. All those information have been analyzed before being collected. Afterwards they have been processed by crossing them in order to classify the soil and some potential objects in the survey area. To validate the system an environment with similar features to the Martian ones has been set outdoor. This allowed to test the developed system which proved to be robust and precise in the identification and classification of the soil and the objects.

I rover per l’esplorazione planetaria sono uno strumento molto importante per la raccolta di informazioni scientifiche sulla superficie dei pianeti del Sistema Solare e dei loro satelliti. I robot impiegati nelle missioni attuali, pur avendo raggiunto un alto livello di complessità, per navigare in modo sicuro in un ambiente extraterrestre devono essere costantemente gestiti da operatori a Terra. Da queste considerazioni prende avvio il presente lavoro che ha l’intento di aumentare l’autonomia dei rover attraverso lo sviluppo di un sistema che sia in grado di identificare e classificare l’ambiente osservato in modo tale che i rover possano scegliere autonomamente delle zone di interesse da avvicinare ed analizzare. Per identificare si intende distinguere un oggetto nell’ambiente e calcolarne le coordinate nello spazio mentre per classificare si intende calcolare le dimensioni dell’oggetto identificato e assegnarne un tipo di materiale presente in un database. Per realizzare un sistema di questo tipo ci si è basati sulle informazioni ottenibili da una coppia di immagini stereoscopiche a colori. Analizzando questa coppia di immagini è stato possibile ricostruire le coordinate tridimensionali dell’ambiente ed analizzarne le caratteristiche della texture e del colore. Inoltre sono state considerate anche le informazioni sulle emissioni ad infrarosso dell’ambiente che però nel presente lavoro sono state simulate analizzando il canale rosso delle immagini a colori. Tutte queste informazioni sono state prima analizzate e raccolte ed in un secondo momento sono state elaborate incrociandole fra loro per identificare e classificare il terreno e i gli eventuali oggetti presenti nell’ambiente osservato. Per validare il sistema è stato allestito in uno spazio aperto un ambiente con caratteristiche simili a quelle marziane in modo da mettere alla prova il sistema sviluppato, il quale ha dimostrato di avere buona robustezza e precisione nell’identificazione e nella classificazione del terreno e degli oggetti presenti.