Simultaneous exploration and mapping for fully autonomous vehicles : a mixed graph-mesh approach

The focus of this thesis is the development of a novel controller for mobile robots used in exploration and mapping tasks, in outdoor and non GPS-denied environments. Specifically, the controller is run on a multicopter equipped with a RGB-D camera and localisation sensor. The proposed controller solves the problem of real-time autonomous exploration and mapping, with real-time obstacles reconstruction. The controller uses a navigation graph for collecting information about the obstacle-free area and computing paths, and a triangular mesh for representing the obstacles and selecting the best target. The controller is composed of two loosely interacting data flows. The Mapping part merges the images generated by the camera into a global pointcloud, that is converted into a mesh. Frontiers are computed and the best one is selected by weighting the distance and the expected information gain factors. The Exploration part generates a local convex polytope that represents free space, integrates new nodes into the global navigation graph, and plans the path that reaches the node closer to the received target. Additional measures on the safety of the path and edge cases are implemented as well. The thesis introduces novelties in a variety of domains, namely the study of the use of mesh in exploration and mapping duty, a novel approach for the generation of a convex polytope, a passive obstacle avoidance technique, and a rarely studied frontier definition. The proposed controller is successfully tested on a simulated environment in Gazebo, and compared with a state of the art exploration and mapping framework.

Questa tesi si pone l'obiettivo di presentare un controllore per robot mobili, con l'obiettivo di esplorare e mappare ambienti esterni in cui è presente un segnale di localizzazione. In particolare, il controllore verrà eseguito su un multicottero fornito di telecamera RGB-D e di un sensore di localizzazione. Il controllore presentato affronta il problema dell'esplorazione e mappatura autonoma, con la visualizzazione in tempo reale degli ostacoli individuati. Il controllore costruisce un grafo di navigazione per raccogliere informazioni sulle zone senza ostacoli e per calcolare i percorsi da seguire; e una mesh triangolare come rappresentazione degli ostacoli e per selezionare il migliore obiettivo da raggiungere. Il controllore è costituito da due flussi di dati solo debolmente interconnessi. Per la Mappatura viene costruita una nuvola di punti globale generata dall'unione delle immagini fornite dalla camera. Da questa viene creata la mesh, e poi determinati i punti di frontiera e selezionato il migliore, utilizzando una metrica che unisce la distanza del punto e l'informazione acquisita stimata. Per l'Esplorazione si genera un politopo convesso che contiene esclusivamente spazio senza ostacoli, vengono estratti dei nodi da integrare nel grafo di navigazione, e viene calcolato il percorso che più si avvicina all'obiettivo ricevuto. Sono poi eseguiti dei controlli aggiuntivi per garantire la sicurezza dei percorsi calcolati, e vengono gestiti alcuni importanti casi limite. Gli aspetti innovativi introdotti nella tesi sono molteplici, in particolare lo studio sull'uso di una mesh per svolgere operazioni di esplorazione e mappatura, un approccio innovativo per la generazione del politopo convesso, un sistema di controllo di collisioni passivo, e l'adozione di un metodo di definizione delle frontiere raramente studiato in letteratura. Il controllore presentato è stato validato tramite l'utilizzo del software di simulazione "Gazebo", è stato inoltre confrontato con un software che attualmente rappresenta lo stato dell'arte tra gli approcci di esplorazione e mappatura.