Pianificazione della traiettoria di veicoli autonomi per l'esplorazione planetaria basata sulla ricostruzione artificiale dell'ambiente

This survey treats the planetary environment path planning problem for autonomous vehicles with an overview of high-level methods used in mobile robotics. It analyses all phases of the process including world representation, graph search algorithms and then path definition for known environments. Planning models such as roadmaps, cell decompositions and potential fields are covered as well as both heuristic and non-heuristic methods of graph search. Specific algorithms are also investigated such as A*, probabilistic roadmaps and rapidly exploring random trees. There follows an accurate description of implemented codes for the operative environment representation, for the conversion of this environment in another more suitable and useful to planning, and for path generation both optimal and sub-optimal by systematic and non systematic method.

Il presente lavoro affronta il problema della pianificazione di traiettorie in ambiente planetario per veicoli esploratori autonomi, riportando una visione d’insieme dei metodi di alto-livello impiegati nella robotica mobile. Analizza tutte le fasi del processo, includendo la rappresentazione del mondo, gli algoritmi di ricerca su grafo e quindi la definizione del percorso in ambienti noti a priori. Metodi di pianificazione quali roadmaps, celle di decomposizione e campi a potenziale sono trattati tanto esaurientemente quanto entrambi i metodi, euristico e non euristico, di ricerca su grafo. Vengono anche esaminati algoritmi specifici come A*, roadmaps probabilistiche ed esplorazione rapida di alberi casuali. Segue un’accurata esposizione dei codici implementati per la rappresentazione dell’ambiente operativo, per la conversione di questo in uno più idoneo e favorevole alla pianificazione, e per la generazione di traiettorie sia ottime che sub-ottime attraverso metodi sistematici e non.