Multi-sensor SLAM simulation for Planetary Rover Exploration

In the world of planetary space exploration rovers have been used for many years now. We understood how to build, send and land them safely on other celestial bodies and their main goal is usually the exploration of the surface where they operate. Space exploration has brought rovers to the surface of the Moon and Mars, with now missions planning to go further and further. This push through further bodies brings an intrinsic and not trivial problem to the rover missions: the increasing difficulties in the communication with rover, pushing the research to more and more autonomous systems. This is the main reason behind the development of a SLAM algorithm for planetary exploration, where the acronym SLAM stands for "Simultaneous Localization And Mapping", a self-explanatory name. This family of algorithms has the purpose of making the rover (or any other robotic system) able to navigate autonomously in a new environment, recognize features as landmarks, map them and orient itself in this map. The following thesis analyzes the history and state of the art of the SLAM problem and its possible solutions while implementing a simulated digital environment into which generate and analyze data, proposing an innovative approach to planetary SLAM test and simulation. Then the SLAM algorithm is analyzed on the base of the digital data collected during the simulation and conclusions are drawn analyzing different parameters of the algorithm itself. The algorithm tested aims at finding an innovative solution in the field of planetary SLAM implementation and testing, with the main goal of demonstrating how it can be analyzed from a virtual realistic planetary surface reconstruction. The research inside this work is articulated in three sections: the simulation environment build up, the data elaboration and the actual SLAM implementation and test. The results are shown and analyzed from all of the three sections.

Nel mondo dell'esplorazione planetaria i rover sono strumenti utilizzati ormai da diversi anni. Abbiamo capito come costruirli, come inviarli, come farli atterrare con sicurezza su un altro corpo celeste. Il loro obbiettivo principale è l'esplorazione della superficie di altri corpi celesti. Ci siamo spinti con rover sulla Luna e su Marte, con missioni che pianificano di portarli sempre più lontano. Questa spinta verso altri corpi del Sistema Solare porta con sé un problema non semplice per le missioni future: le sempre maggiori difficoltà nelle comunicazioni tra il rover e la Terra. Perciò, i rover devono attrezzarsi per essere sempre più autonomi nel loro processo di esplorazione. Queste sono le ragioni che spingono allo sviluppo di un algoritmo SLAM atto all'esplorazione planetaria, in cui l'acronimo SLAM sta per: "Simoultaneous Localization And Mapping" (Localizzazione e mappatura simultanee), un nome che già spiega molto da sé. Questa famiglia di algoritmi ha l'obbiettivo di rendere il rover (o qualsiasi altro sistema robotico) capace di navigare autonomamente in un ambiente nuovo, riconoscerne particolarità come punti noti del paesaggio, mapparle ed orientarsi in questa mappa da sé costruita. La seguente tesi analizza la storia e lo stato dell'arte dello SLAM e le sue possibili soluzioni. Contemporaneamente, si pone l'obbiettivo di ricreare un ambiente di simulazione digitale in cui generare ed analizzare dati utili. Successivamente, l'algoritmo SLAM viene testato e analizzato sulla base dei dati digitali così generati e alcune conclusioni vengono tratte, confrontando le variazioni nei diversi parameteri dell'algoritmo. Gli algoritmi presentati in questa tesi hanno l'obbiettivo di trovare una soluzione innovativa al problema dello SLAM planetario, con le sue particolarità e utilizzando i tipici sensori disponibili a bordo di un rover. La tesi qui presentata è articolata su tre parti: la costruzione dell'ambiente simulato, l'elaborazione dei dati ricevuti dai sensori e l'implementazione vera e propria dello SLAM. I risultati di tutte e tre le parti della simulazione saranno analizzati e presentati.