Monocular autonomous exploration in unknown environment with low cost quadrotor

In this thesis, we develop a system that enables a low-cost quadrotor to localize and to explore autonomously a previously unknown and GPS-denied environments without requiring artificial markers or external sensors. We develop a unique exploration strategy for a mobile robot moving in a three-dimensional space through a monocular, keyframe-based simultaneous localization and mapping (SLAM) system and an Extended Kalman Filter, to fuse and synchronize all available sensors measurements. The quadrotor using the exploration algorithm can move around autonomously in an unknown room of a limited size by exploiting a two-dimensional map to avoid obstacles, and to plan its next moves. The novelty of the presented system is the use of only a single camera-based quadrotor, without any laser rangefinder, along without a target-driven exploration strategy, rather seeking new unseen areas, in order to reconstruct an obstacle map of the drone surroundings. The exploration strategy takes into account the limitations of the low-cost device. We developed our approach on a Parrot AR.Drone, demonstrating what can be achieved with modern, low-cost, and commercially available hardware platforms as tool for robotics research. In our approach, information elaboration and exploration strategy evaluation are performed on a ground station, which is connected to the drone via wireless LAN. The results for various environment situations are discussed demonstrating the accuracy of the system in an indoor environment exploration.

In questa tesi è sviluppato un sistema che permette ad un elicottero quadrirotore a basso costo di localizzarsi e di esplorare autonomamente un ambiente totalmente sconosciuto a priopri ove non è possibile utilizzare sensori GPS e senza l'utilizzo di marker artificiali e sensori esterni. È sviluppata una nuova e unica strategia di esplorazione che permettete ad un robot mobile di muoversi in uno spazio tridimensionale sfruttando un sistema SLAM (Simultaneos Localization And Mapping) monoculare basato su keyframe e un filtro di Kalman esteso che permette di fondere e sincronizzare tutte le rilevazioni provenienti dai sensori disponibili. Inoltre, il quadricottero, utilizzando l'algoritmo di esplorazione studiato, potrà muoversi in una ambiente di dimensione limitata fruttando una ricostruzione bidimensionale evitando ostacoli e pianificando di volta in volta il prossimo movimento. La novità del sistema presentato riguarda la possibilità di usare un quadricottero dotato di una unica videocamera, sprovvisto di sensori di prossimità o telemetro laser, e senza una strategia di esplorazione basata su target prestabiliti, per ricostruire una mappa degli ostacoli presenti attorno al drone. Inoltre, la strategia proposta tiene in considerazione le limitazioni del drone a basso costo e del sistema di SLAM scelto. Il sistema proposto è stato sviluppato basandosi su un AR.Drone della Parrot, dimostrando come possa essere possibile raggiungere l'obiettivo oggetto di questa tesi attraverso una piattaforma hardware economica, moderna e disponibile in commercio usata come strumento per la ricerca robotica. L'elaborazione dei dati ricevuti dal quadrirotore e il calcolo della strategia di esplorazione si svolge su un computer connesso via wireless LAN al drone. Si riportano infine i risultati di test effettuati in vari ambienti dimostrando l'accuratezza del sistema nell'esplorazione di un ambiente al chiuso.