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Abstract
Il problema dello SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) consiste nel mappare un ambiente sconosciuto per mezzo di un dispositivo che si muove al suo interno, mentre si effettua la localizzazione di quest'ultimo.
All'interno di questa tesi viene analizzato il problema dello SLAM e le differenze che lo contraddistinguono dai problemi di mapping e di localizzazione trattati separatamente.
In seguito, si effettua una analisi dei principali algoritmi impiegati al giorno d'oggi per la sua risoluzione, ovvero i filtri estesi di Kalman e i particle filter.
Si analizzano poi le diverse tecnologie implementative esistenti, tra le quali figurano sistemi SONAR, sistemi LASER, sistemi di visione e sistemi RADAR; questi ultimi, allo stato dell'arte, impiegano onde millimetriche (mmW) e a banda larga (UWB), ma anche tecnologie radio già affermate, fra le quali il Wi-Fi.
Infine, vengono effettuate delle simulazioni di tecnologie basate su sistema di visione e su sistema LASER, con l'ausilio di due pacchetti open source di MATLAB. Successivamente, il pacchetto progettato per sistemi LASER è stato modificato al fine di simulare una tecnologia SLAM basata su segnali Wi-Fi.
L'utilizzo di tecnologie a basso costo e ampiamente diffuse come il Wi-Fi apre alla possibilità, in un prossimo futuro, di effettuare localizzazione indoor a basso costo, sfruttando l'infrastruttura esistente, mediante un semplice smartphone. Più in prospettiva, l'avvento della tecnologia ad onde millimetriche (5G) consentirà di raggiungere prestazioni maggiori.
Abstract
Il problema dello SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) consiste nel mappare un ambiente sconosciuto per mezzo di un dispositivo che si muove al suo interno, mentre si effettua la localizzazione di quest'ultimo.
All'interno di questa tesi viene analizzato il problema dello SLAM e le differenze che lo contraddistinguono dai problemi di mapping e di localizzazione trattati separatamente.
In seguito, si effettua una analisi dei principali algoritmi impiegati al giorno d'oggi per la sua risoluzione, ovvero i filtri estesi di Kalman e i particle filter.
Si analizzano poi le diverse tecnologie implementative esistenti, tra le quali figurano sistemi SONAR, sistemi LASER, sistemi di visione e sistemi RADAR; questi ultimi, allo stato dell'arte, impiegano onde millimetriche (mmW) e a banda larga (UWB), ma anche tecnologie radio già affermate, fra le quali il Wi-Fi.
Infine, vengono effettuate delle simulazioni di tecnologie basate su sistema di visione e su sistema LASER, con l'ausilio di due pacchetti open source di MATLAB. Successivamente, il pacchetto progettato per sistemi LASER è stato modificato al fine di simulare una tecnologia SLAM basata su segnali Wi-Fi.
L'utilizzo di tecnologie a basso costo e ampiamente diffuse come il Wi-Fi apre alla possibilità, in un prossimo futuro, di effettuare localizzazione indoor a basso costo, sfruttando l'infrastruttura esistente, mediante un semplice smartphone. Più in prospettiva, l'avvento della tecnologia ad onde millimetriche (5G) consentirà di raggiungere prestazioni maggiori.
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(Laurea magistrale)
Autore della tesi
Naghi, Nour
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
SLAM,Mapping,Localization,Indoor,EKF,RADAR,LASER,LIDAR,UWB,mmW,Visual
Data di discussione della Tesi
13 Marzo 2019
URI
Altri metadati
Tipologia del documento
Tesi di laurea
(NON SPECIFICATO)
Autore della tesi
Naghi, Nour
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
SLAM,Mapping,Localization,Indoor,EKF,RADAR,LASER,LIDAR,UWB,mmW,Visual
Data di discussione della Tesi
13 Marzo 2019
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