Unmanned Aerial Vehicle (UAV) per applicazioni geomatiche

La tesi tratta i dispositivi UAV, in particolare i droni di peso inferiore ai 25 kg, facendo riferimento alla normativa ENAC. Vengono descritte le applicazioni pratiche in campo civile, concentrandosi sulle geomatiche, delineando i principali sensori esterni utilizzati come Camere digitali, termiche e multispettrali.

Unmanned Aerial Vehicle: tecnologie e prospettive future

Partendo dalla definizione di UAV e UAS, arrivando a quella di drone, nella tesi saranno definiti i termini precedenti, ossia un sistema aereo senza pilota a bordo, la nascita del termine drone e le tendenze attuali. Dopo una precisa classificazione nelle quattro categorie principali (droni per hobbisti, commerciali e militari di me- dia grandezza, militari specifici di grandi dimensioni e stealth da combattimento) saranno descritti gli ambiti di utilizzo: da un lato quello militare e della sicurezza, dall’altro quello civile e scientifico. I capitoli centrali della tesi saranno il cuore dell’opera: l’architettura dell’UAV sarà descritta analizzando la totalità delle sue componenti, sia hardware che software. Verranno, quindi, analizzati i problemi relativi alla sicurezza, focalizzandosi sull’hacking di un UAV, illustrandone le varie tecniche e contromisure (tra cui anche come nascondersi da un drone). Il lavoro della tesi prosegue nei capitoli successivi con un’attenta trattazione della normativa vigente e dell’etica dei droni (nonché del diritto ad uccidere con tali sistemi). Il capitolo relativo alla tecnologia stealth sarà importante per capire le modalità di occultamento, le tendenze attuali e i possibili sviluppi futuri degli UAV militari da combattimento. Il capitolo finale sugli sviluppi futuri esporrà le migliorie tecnologiche e gli obiettivi degli UAV negli anni a venire, insieme ad eventuali utilizzi sia militari che civili. La ricerca sarà orientata verso sistemi miniaturizzati, multiple UAV e swarming.

Deep learning based style transfer for low altitude aerial imagery

Unmanned Aerial Vehicle (UAVs) equipped with cameras have been fast deployed to a wide range of applications, such as smart cities, agriculture or search and rescue applications. Even though UAV datasets exist, the amount of open and quality UAV datasets is limited. So far, we want to overcome this lack of high quality annotation data by developing a simulation framework for a parametric generation of synthetic data. The framework accepts input via a serializable format. The input specifies which environment preset is used, the objects to be placed in the environment along with their position and orientation as well as additional information such as object color and size. The result is an environment that is able to produce UAV typical data: RGB image from the UAVs camera, altitude, roll, pitch and yawn of the UAV. Beyond the image generation process, we improve the resulting image data photorealism by using Synthetic-To-Real transfer learning methods. Transfer learning focuses on storing knowledge gained while solving one problem and applying it to a different - although related - problem. This approach has been widely researched in other affine fields and results demonstrate it to be an interesing area to investigate. Since simulated images are easy to create and synthetic-to-real translation has shown good quality results, we are able to generate pseudo-realistic images. Furthermore, object labels are inherently given, so we are capable of extending the already existing UAV datasets with realistic quality images and high resolution meta-data. During the development of this thesis we have been able to produce a result of 68.4% on UAVid. This can be considered a new state-of-art result on this dataset.

Metodologia di progettazione concettuale per configurazioni avanzate di UCAV

Questa tesi affronta il progetto concettuale di un UCAV (Unmanned Combat Aerial Vehicle) concentrandosi maggiormente sullo studio della geometria esterna, al fine di ottenere quella particolare configurazione che minimizza l’impronta radar del velivolo. Dopo una breve descrizione delle tipologie di UAV, viene affrontato l’ampio tema della stealthiness descrivendo tutti i campi in cui il velivolo può essere “visto”, specificando la tipologia di invisibilità ai radar che è il fulcro della tesi.

Confronto tra tecniche di remote sensing per la caratterizzazione di un ammasso roccioso presso le Gole di Scascoli, Loiano (BO)

Il versante sinistro delle Gole di Scascoli (BO) è caratterizzato da una marcata tendenza evolutiva per crollo e ribaltamento. Negli ultimi 25 anni si sono verificati eventi parossistici con volumi di roccia coinvolti rispettivamente di 7000 m3, 20000 m3 e 35000 m3. Il sito è di grande rilevanza a causa del forte fattore di rischio rappresentato per la strada di fondovalle ad esso adiacente. Il lavoro di tesi è stato finalizzato allo studio dei fenomeni di versante di una parete rocciosa inaccessibile nota in letteratura come “ex-Mammellone 1” mediante tecniche di telerilevamento quali TLS (Terrestrial Laser Scanning) e CRP (Close Range Photogrammetry) al fine affiancare il rilievo geomeccanico soggettivo dell’area svolto nel 2003 da ENSER Srl in seguito ai fenomeni di crollo del 2002. Lo sviluppo di tecnologie e metodi innovativi per l’analisi territoriale basata sull’impiego di UAV (Unmanned Aerial Vehicle, meglio noti come Droni), associata alle tecniche di fotogrammetria digitale costituisce un elemento di notevole ausilio nelle pratiche di rilevamento in campo di sicurezza e tempi di esecuzione. Il lavoro ha previsto una prima fase di rilevamento areo-fotogrammetrico mediante strumentazione professionale e amatoriale, a cui è seguita l’elaborazione dei rispettivi modelli. I diversi output sono stati confrontati dal punto di vista geomorfologico, geometrico, geomeccanico e di modellazione numerica di caduta massi. Dal lavoro è stato possibile indagare l’evoluzione morfologica del sito in esame negli ultimi 10 anni, confrontare diversi metodi di rilevamento e analisi dati, sperimentare la robustezza e ripetibilità geometrica del metodo fotogrammetrico per il rilievo di fronti rocciosi e mettere a punto un metodo semiautomatico di individuazione e analisi delle giaciture delle discontinuità.

Posizionamento GNSS di fotogrammi acquisiti da UAV

L’oggetto di studio di questa tesi consiste nel primo approccio di sperimentazione dell’utilizzo di tecnologia UAV (Unmanned aerial vehicle, cioè velivoli senza pilota), per fotogrammetria ai fini di una valutazione di eventuali danni ad edifici, a seguito di un evento straordinario o disastri naturali. Uno degli aspetti più onerosi in termini di tempo e costi di esecuzione, nel processamento di voli fotogrammetrici per usi cartografici è dovuto alla necessità di un appoggio topografico a terra. Nella presente tesi è stata valutata la possibilità di effettuare un posizionamento di precisione della camera da presa al momento dello scatto, in modo da ridurre significativamente la necessità di Punti Fotografici di Appoggio (PFA) rilevati per via topografica a terra. In particolare si è voluto sperimentare l’impiego di stazioni totali robotiche per l’inseguimento e il posizionamento del velivolo durante le acquisizioni, in modo da simulare la presenza di ricevitori geodetici RTK installati a bordo. Al tempo stesso tale metodologia permetterebbe il posizionamento di precisione del velivolo anche in condizioni “indoor” o di scarsa ricezione dei segnali satellitari, quali ad esempio quelle riscontrabili nelle attività di volo entro canyon urbani o nel rilievo dei prospetti di edifici. Nell’ambito della tesi è stata, quindi, effettuata una analisi di un blocco fotogrammetrico in presenza del posizionamento di precisione della camera all’istante dello scatto, confrontando poi i risultati ottenuti con quelli desumibili attraverso un tradizionale appoggio topografico a terra. È stato quindi possibile valutare le potenzialità del rilievo fotogrammetrico da drone in condizioni vicine a quelle tipiche della fotogrammetria diretta. In questo caso non sono stati misurati però gli angoli di assetto della camera all’istante dello scatto, ma si è proceduto alla loro stima per via fotogrammetrica.

Pianificazione di coperture fotogrammetriche mediante RPAS

Il seguente elaborato di tesi tratta il problema della pianificazione di voli fotogrammetrici a bassa quota mediante l’uso di SAPR, in particolare è presentata una disamina delle principali applicazioni che permettono di programmare una copertura fotogrammetrica trasversale e longitudinale di un certo poligono con un drone commerciale. Il tema principale sviluppato è la gestione di un volo fotogrammetrico UAV mediante l’uso di applicativi software che permettono all’utente di inserire i parametri di volo in base alla tipologia di rilievo che vuole effettuare. L’obbiettivo finale è quello di ottenere una corretta presa fotogrammetrica da utilizzare per la creazione di un modello digitale del terreno o di un oggetto attraverso elaborazione dati in post-processing. La perfetta configurazione del volo non può prescindere dalle conoscenze base di fotogrammetria e delle meccaniche di un veicolo UAV. I capitoli introduttivi tratteranno infatti i principi della fotogrammetria analogica e digitale soffermandosi su temi utili alla comprensione delle problematiche relative al progetto di rilievo fotogrammetrico aereo. Una particolare attenzione è stata posta sulle nozioni di fotogrammetria digitale che, insieme agli algoritmi di Imagine Matching derivanti dalla Computer Vision, permette di definire il ramo della Fotogrammetria Moderna. Nei capitoli centrali verranno esaminate e confrontate una serie di applicazioni commerciali per smartphone e tablet, disponibili per sistemi Apple e Android, per trarne un breve resoconto conclusivo che le compari in termini di accessibilità, potenzialità e destinazione d’uso. Per una maggiore comprensione si determinano univocamente gli acronimi con cui i droni vengono chiamati nei diversi contesti: UAV (Unmanned Aerial Vehicle), SAPR (Sistemi Aeromobili a Pilotaggio Remoto), RPAS (Remotely Piloted Aicraft System), ARP (Aeromobili a Pilotaggio Remoto).

Flower cover and bee diversity estimate by drone RGB images

Worldwide, biodiversity is decreasing due to climate change, habitat fragmentation and agricultural intensification. Bees are essential crops pollinator, but their abundance and diversity are decreasing as well. For their conservation, it is necessary to assess the status of bee population. Field data collection methods are expensive and time consuming thus, recently, new methods based on remote sensing are used. In this study we tested the possibility of using flower cover diversity estimated by UAV images (FCD-UAV) to assess bee diversity and abundance in 10 agricultural meadows in the Netherlands. In order to do so, field data of flower and bee diversity and abundance were collected during a campaign in May 2021. Furthermore, RGB images of the areas have been collected using Unmanned Aerial Vehicle (UAV) and post-processed into orthomosaics. Lastly, Random Forest machine learning algorithm was applied to estimate FCD of the species detected in each field. Resulting FCD was expressed with Shannon and Simpson diversity indices, which were successively correlated to bee Shannon and Simpson diversity indices, abundance and species richness. The results showed a positive relationship between FCD-UAV and in-situ collected data about bee diversity, evaluated with Shannon index, abundance and species richness. The strongest relationship was found between FCD (Shannon Index) and bee abundance with R2=0.52. Following, good correlations were found with bee species richness (R2=0.39) and bee diversity (R2=0.37). R2 values of the relationship between FCD (Simpson Index) and bee abundance, species richness and diversity were slightly inferior (0.45, 0.37 and 0.35, respectively). Our results suggest that the proposed method based on the coupling of UAV imagery and machine learning for the assessment of flower species diversity could be developed into valuable tools for large-scale, standardized and cost-effective monitoring of flower cover and of the habitat quality for bees.

A numerical program for Railway vehicle-track-structure dynamic interaction using a modal substructuring approach

This work presents a program for simulations of vehicle-track and vehicle-trackstructure dynamic interaction . The method used is computationally efficient in the sense that a reduced number of coordinates is sufficient and doesn’t require high efficiency computers. The method proposes a modal substructuring approach of the system by modelling rails , sleepers and underlying structure with modal coordinates, the vehicle with physical lumped elements coordinates and by introducing interconnection elements between these structures (wheel-rail contact, railpads and ballast) by means of their interaction forces. The Frequency response function (FRF) is also calculated for both cases of track over a structure (a bridge, a viaduct ...) and for the simple vehicle-track program; for each case the vehicle effect on the FRF is then analyzed through the comparison of the FRFs obtained introducing or not a simplified vehicle on the system.

Metodi euristici per il Vehicle Routing Problem

Il problema della consegna di prodotti da un deposito/impianto ai clienti mediante una flotta di automezzi è un problema centrale nella gestione di una catena di produzione e distribuzione (supply chain). Questo problema, noto in letteratura come Vehicle Routing Problem (VRP), nella sua versione più semplice consiste nel disegnare per ogni veicolo disponibile presso un dato deposito aziendale un viaggio (route) di consegna dei prodotti ai clienti, che tali prodotti richiedono, in modo tale che (i) la somma delle quantità richieste dai clienti assegnati ad ogni veicolo non superi la capacità del veicolo, (ii) ogni cliente sia servito una ed una sola volta, (iii) sia minima la somma dei costi dei viaggi effettuati dai veicoli. Il VRP è un problema trasversale ad una molteplicità di settori merceologici dove la distribuzione dei prodotti e/o servizi avviene mediante veicoli su gomma, quali ad esempio: distribuzione di generi alimentari, distribuzione di prodotti petroliferi, raccolta e distribuzione della posta, organizzazione del servizio scuolabus, pianificazione della manutenzione di impianti, raccolta rifiuti, etc. In questa tesi viene considerato il Multi-Trip VRP, in cui ogni veicolo può eseguire un sottoinsieme di percorsi, chiamato vehicle schedule (schedula del veicolo), soggetto a vincoli di durata massima. Nonostante la sua importanza pratica, il MTVRP ha ricevuto poca attenzione in letteratura: sono stati proposti diversi metodi euristici e un solo algoritmo esatto di risoluzione, presentato da Mingozzi, Roberti e Toth. In questa tesi viene presentato un metodo euristico in grado di risolvere istanze di MTVRP in presenza di vincoli reali, quali flotta di veicoli non omogenea e time windows. L’euristico si basa sul modello di Prins. Sono presentati inoltre due approcci di local search per migliorare la soluzione finale. I risultati computazionali evidenziano l’efficienza di tali approcci.

Autonomous Vehicle and Internet on Vehicles

In questa tesi mi occupo di spiegare come si comportano i veicoli autonomi per prendere tutte le decisioni e come i dati dei sensori di ogni auto vengono condivisi con la flotta di veicoli

Meccanismi di Gamification per interfacce human-vehicle

L’obiettivo principale di questa tesi è utilizzare le tecniche di gamification più importanti nella progettazione ed implementazione di un’interfaccia Human-Vehicle per creare un software che possa rendere la guida di un’automobile elettrica più efficace ed efficiente da parte del guidatore. Per lo sviluppo del software è stato svolto uno studio specifico sulla gamification, sulle interfacce Human-Vehicle e sulle macchine elettriche attualmente in produzione. Successivamente è stata svolta la fase di progettazione in cui sono stati creati dei mockup relativi all’interfaccia grafica ed è stato svolto un focus group. Infine è stato implementato il vero e proprio software di simulazione EcoGame ed è stato effettuato un test utenti.