Implementazione di banca dati di immagini per lo sviluppo di algoritmi per la navigazione aerea automatica

Lo scopo di questo studio è l’implementazione di un sistema di navigazione autonomo in grado di calcolare la traiettoria di un mezzo aereo, noti che siano a priori dei punti di posizione detti waypoint. A partire da questa traiettoria, è possibile ottenere la sua rappresentazione in un codice che mette a disposizione immagini satellitari e ricavare le viste del terreno sorvolato in una serie di punti calcolati, in modo da garantire in ogni sequenza la presenza di elementi comuni rispetto a quella precedente. Lo scopo della realizzazione di questa banca dati è rendere possibili futuri sviluppi di algoritmi di navigazione basati su deep learning e reti neurali. Le immagini virtuali ottenute del terreno saranno in futuro applicate alla navigazione autonoma per agricoltura di precisione mediante droni. Per lo studio condotto è stato simulato un generico velivolo, con o senza pilota, dotato di una videocamera fissata su una sospensione cardanica a tre assi (gimbal). La tesi, dunque, introduce ai più comuni metodi di determinazione della posizione dei velivoli e alle più recenti soluzioni basate su algoritmi di Deep Learning e sistemi vision-based con reti neurali e segue in un approfondimento sul metodo di conversione degli angoli e sulla teoria matematica che ne sta alla base. Successivamente, analizza nel dettaglio il processo di simulazione della navigazione autonoma e della determinazione della traiettoria in ambiente software Matlab e Simulink, procedendo nell’analisi di alcuni casi di studio in ambienti realistici. L’elaborato si conclude con un breve riepilogo di quanto svolto e con alcune considerazioni sugli sviluppi futuri.