Exploiting a priori knowledge in exploration strategies for autonomous mobile robots

Autonomous mobile robotics is one of the most relevant emerging fields of study of the last few years, due to a wide range of applications that goes from industrial to home environments. Exploration is an important task for autonomous mobile robots: a robot placed in an initially unknown environment has to incrementally build a map that represents the position of obstacles, such as walls, tables, chairs, and so on. Iteratively, the robot builds a partial map of the environment, integrating data coming from its sensors, and chooses the next location to reach according to an exploration strategy. In the literature, some authors propose exploration strategies that exploit some form of prior knowledge about the environment, with the aim of improving the performance of the exploration process. The purpose of this thesis is to develop an exploration strategy that exploits (a possibly inaccurate) a priori knowledge of the environment and verify if the use of this knowledge improves the performance of an exploration system. More specifically, we propose a multi-criteria exploration strategy that exploits the information obtainable from a floor plan of the environment in which the robot moves. We test our exploration strategy in environments with different characteristics, obtaining good results and proving the effectiveness of our approach.

La robotica mobile ed autonoma è uno dei più importanti campi di studio degli ultimi anni, grazie a una vasta gamma di possibili applicazioni che vanno dagli ambienti industriali a quelli domestici. L’esplorazione è importante per i robot mobili autonomi: un robot posizionato in un ambiente inizialmente sconosciuto ha il compito di costruire una mappa che rappresenta la posizione degli ostacoli, come muri, tavoli, sedie e così via. Iterativamente, il robot costruisce una mappa parziale dell’ambiente sulla base delle percezioni raccolte dai sensori e sceglie la successiva posizione da raggiungere seguendo una strategia di esplorazione. In letteratura, alcuni autori propongono delle strategie di esplorazione che sfruttano forme di conoscenza a priori dell’ambiente, con lo scopo di migliorare le prestazioni del processo di esplorazione. In questa tesi proponiamo una strategia di esporazione che sfrutta conoscenza a priori (eventualmente inaccurata) dell’ambiente, verificando se l’uso di tale conoscenza è in grado di migliorare le prestazioni del sistema esplorativo. Più precisamente, proponiamo una strategia di esplorazione multicriterio che sfrutta le informazioni ottenibili da una piantina dell’ambiente da esplorare. Inoltre, testiamo la nostra strategia di esplorazione in ambienti con differenti caratteristiche, ottendendo buoni risultati e dimostrando l’efficacia del nostro metodo.