Riassunto analitico
Questa tesi presenta una soluzione completamente decentralizzata per il problema del Coverage Control tramite un sistema multi-robot.
Negli ultimi anni si è assistito ad un aumento dell’uso di sistemi multi-robot in una vasta gamma di applicazioni, come per esempio nell’agricoltura, nel monitoraggio, nella ricerca e nel soccorso.
Il problema del Coverage consiste nel distribuire i robot su una certa area con l'obiettivo di massimizzare la probabilità di rilevare eventi di interesse avendo a disposizione solo le informazioni contenute nella loro limitata area circostante.
Viene creato un dataset di immagini, che contengono l’ambiente all’interno del sensing range del robot. Questo raccoglie informazioni chiave come le posizioni dei robot vicini, i confini dell’ambiente e la mappa di densità di probabilità, la quale evidenzia le aree di maggior interesse.
Le informazioni del dataset vengono poi fornite ad una Convolutional Neural Networks (CNN) in modo da minimizzare l’errore quadratico medio tra le velocità calcolate da questo modello e le velocità ottenute dal dataset. Questo metodo di apprendimento permette di addestrare il modello della rete neurale e generare input di controllo per il Coverage dei vari robot.
Infatti, il controller basato su CNN guida il robot verso aree ad alta priorità, tenendo conto dei robot vicini. Ogni robot percepisce autonomamente il proprio ambiente entro un raggio definito ed opera senza la necessità di scambiare dati con altri robot. Di conseguenza, ogni robot può coprire in modo indipendente le aree di interesse evitando collisioni.
Sono state inoltre implementate le Control Barrier Function (CBF) che sono dei vincoli di sicurezza che determinano un controllo ulteriore dei robot.
Si sono svolte diverse simulazioni dimostrando la capacità di guidare i robot verso aree di maggiore interesse in modo sicuro. Viene poi valutato anche il valore assunto da una metrica del Coverage.
Si sono eseguiti alcuni test reali utilizzando mini-quadrotori Crazyflie, che sono piccoli droni dotati di 4 eliche che permettono di effettuare delle prove di volo in ambienti chiusi.
Partendo da posizioni iniziali casuali, il team di quadrotori è riuscito a convergere con successo per coprire l'area di massimo interesse. È importante notare che questa convergenza è stata raggiunta senza scambio di dati tra i robot, basandosi solo su questo algoritmo completamente decentralizzato.
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