Questo inverno si è concluso con successo ASUR, un progetto di ricerca e sviluppo finanziato da FILSE e dedicato allo sviluppo di tecnologie avanzate per la localizzazione e la navigazione di droni di superficie in ambienti privi di segnale GNSS.

Le soluzioni sviluppate nel progetto ASUR  

L’automazione sta assumendo un ruolo sempre più rilevante nel rilievo dei corpi idrici. Piattaforme robotiche compatte permettono di raggiungere aree difficili, pericolose o impossibili da esplorare per un operatore umano. In particolare, la navigazione autonoma e il controllo remoto migliorano significativamente l’efficienza dei rilievi batimetrici, fondamentali per la misurazione della profondità e il monitoraggio degli ambienti acquatici.

Tuttavia, la maggior parte dei droni di superficie autonomi si basa fortemente sul posizionamento GNSS. In scenari reali, questa dipendenza rappresenta un limite critico. I segnali GNSS possono essere ostacolati o degradati in ambienti urbani, sotto i ponti e lungo corsi d’acqua stretti, e risultano completamente assenti in gallerie o ambienti sotterranei.

Per affrontare queste sfide, il progetto ASUR ha unito il nostro team e il Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR) nello sviluppo di una soluzione alternativa di localizzazione, in grado di operare in modo affidabile anche in condizioni di assenza di GNSS.

Piattaforma hardware innovativa  

La piattaforma hardware, sviluppata dal CNR, consiste in un drone catamarano leggero e modulare, caratterizzato da un pescaggio ridotto e da uno scafo interamente realizzato in materiale morbido. Questo design consente una navigazione sicura ed efficiente nei corsi d’acqua poco profondi e negli ambienti ristretti tipici del territorio ligure, riducendo il rischio di danneggiamenti o incaglio.

Tecnologia avanzata di localizzazione  

Il cuore del sistema è un algoritmo di SLAM basato su LiDAR (Simultaneous Localization and Mapping). Attraverso l’acquisizione continua di nuvole di punti tridimensionali dell’ambiente circostante, il sistema è in grado di costruire una mappa e, allo stesso tempo, stimare la propria posizione al suo interno.

Per migliorare la robustezza e la stabilità della soluzione, i dati LiDAR sono integrati con le misure inerziali provenienti da accelerometri e giroscopi, oltre a una stima dell’orientamento basata sul campo magnetico.