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.

Unmanned Aerial Wireless Networks For The Internet of Things

The need for data collection from sensors dispersed in the environment is an increasingly important problem in the sector of telecommunications. LoRaWAN is one of the most popular protocols for low-power wide-area networks (LPWAN) that is made to solve the aforementioned problem. The aim of this study is to test the behavior of the LoRaWAN protocol when the gateway that collects data is implemented on a flying platform or, more specifically, a drone. This will be pursued using performance data in terms of access to the channel of the sensor nodes connected to the flying gateway. The trajectory of the aircraft is precomputed using a given algorithm and sensor nodes’ clusterization. The expected results are as follows: simulate the LoraWAN system behavior including the trajectory of the drone and the deployment of nodes; compare and discuss the effectiveness of the LoRaWAN simulator by conducting on-field trials, where the trajectory design and the nodes’ deployment are the same.

Studio e implementazione di un autopilota su un UAV ad ala fissa

Si riporta inizialmente un’analisi tecnica dell’autopilota Ardupilot, utilizzato con il firmware Arduplane, che predispone la scheda all’utilizzo specifico su velivoli senza pilota ad ala fissa. La parte sostanziale della tesi riguarda invece lo studio delle leggi di controllo implementate su Arduplane e la loro modellazione, assieme ad altre parti del codice, in ambiente Matlab Simulink. Il sistema di controllo creato, chiamato Attitude Flight System, viene verificato con la tecnica del Software In the Loop in un simulatore di volo virtuale modellato anch’esso in Simulink, si utilizza la dinamica di un velivolo UAV di prova e il software FlightGear per l’ambiente grafico. Di fondamentale importanza è la verifica della compatibilità fra il firmware originale e il codice generato a partire dai modelli Simulink, verifica effettuata mediante test di tipo Hardware in the Loop. L’ultima parte della tesi descrive le prove di volo svolte per verificare le prestazioni della scheda su un aeromodello trainer.

Progetto preliminare di un UAV multi-modale

Studio, a livello preliminare, di un sistema a pilotaggio remoto che permetta la sorveglianza e il monitoraggio di zone aeree e marine ad alto rischio e in contemporanea di compiere una raccolta di dati che possa essere inviata in tempo reale ad un utente a terra. Negli ultimi anni si è sviluppato notevolmente il settore dei velivoli a pilotaggio remoto sia ad ala fissa sia ad ala rotante, per la videoripresa e la fotografia aerea a bassa quota, che è utilizzata in molti ambiti tra i quali la fotogrammetria, la geologia e l’archeologia, nonché per studi scientifici e per la sicurezza. Nel presente lavoro di tesi è stata studiata la fattibilità di un UAV capace di effettuare la sua missione, previa pianificazione, in due ambienti completamente diversi fra loro: l’aria e l’acqua. Così facendo si ha la possibilità di acquistare un solo mezzo con costi minori e con un profilo di missione molto più vasto. Lo sviluppo di questo drone, pensato per operazioni di protezione civile, si è articolato in più fasi: anzitutto si è cercato di stabilire quale fosse il suo ambito di utilizzo e quali caratteristiche avrebbe dovuto avere. Successivamente si è iniziato a valutare l’equipaggiamento del velivolo con tutti i sistemi necessari per compiere la sua attività ed infine si è realizzato un disegno CAD semplificato della sua struttura. La seconda parte del lavoro è stata incentrata sullo studio preliminare della stabilità del velivolo sia in configurazione aerea sia in quella marina andando dapprima a calcolare la posizione del baricentro dell’UAV in modo da avere un velivolo aereo staticamente stabile e a simularne il volo. Successivamente si è modificato un modello Simulink di un UAV disponibile in rete, adattandolo opportunamente a questo caso per simulare parte della missione e si è potuto constatare che il velivolo risulta essere stabile; per far questo sono state calcolate diverse derivate aerodinamiche in modo da poter simulare il comportamento dinamico del velivolo. Anche per la configurazione marina sono state calcolate le derivate aerodinamiche più significative ed è stata realizzata una simulazione per valutare la stabilità del ROV, sempre a comandi fissi. In ultima analisi si è studiata una missione tipica che potrebbe effettuare questo UAV multi-modale: per fare ciò si è tracciata in Google Earth una traiettoria cui sono stati aggiunti alcuni modelli CAD nelle fasi principali del volo per far capire come varia la forma del mezzo durante la missione. Lo scenario della missione è in un contesto di disastro ambientale dovuto ad un incidente in una centrale nucleare vicina al mare, caso che ben si presta alla applicazione di questo mezzo a pilotaggio remoto.

Modellizzazione dinamica di un motore brushless DC per uso propulsivo su droni

Studio e realizzazione di un modello dinamico, in Simulink, del sistema propulsivo di un aeromodello, dotato di un autopilota e di un'elettronica di bordo. Tali caratteristiche consentono al drone di effettuare delle operazioni di volo in piena autonomia.

Modellistica e determinazione della dinamica di un quadrotor UAV per fini di controllo

Nella tesi vengono proposte una modellazione di un quadrotor affetto da un campo vettoriale incognito aerodinamico e la sua identificazione basata su non linear geometric approach e su reti neurali a funzione di base radiale (RBF). Il non linear geometric approach viene utilizzato per il disaccoppiamento delle componenti incognite aerodinamiche mentre le modellazione RBF dei coefficienti permette di applicare un algoritmo ai minimi quadrati per l'identificazione del sistema. Infine viene implementato un simulatore in ambiente MATLAB Simulink per la validazione della metodologia. Le simulazioni effettuate dimostrano la bontà del metodo proposto.

Experimentally and coupled CFD/CSD assisted structural and aeroelastic modelling of the Javelin UAV outboard wing section

This study presents the procedure followed to make a prediction of the critical flutter speed for a composite UAV wing. At the beginning of the study, there was no information available on the materials used for the construction of the wing, and the wing internal structure was unknown. Ground vibration tests were performed in order to detect the structure’s natural frequencies and mode shapes. From tests, it was found that the wing possesses a high stiffness, presenting well separated first bending and torsional natural frequencies. Two finite element models were developed and matched to experimental results. It has been necessary to introduce some assumptions, due to the uncertainties regarding the structure. The matching process was based on natural frequencies’ sensitivity with respect to a change in the mechanical properties of the materials. Once experimental results were met, average material properties were also found. Aerodynamic coefficients for the wing were obtained by means of a CFD software. The same analysis was also conducted when the wing is deformed in its first four mode shapes. A first approximation for flutter critical speed was made with the classical V - g technique. Finally, wing’s aeroelastic behavior was simulated using a coupled CFD/CSD method, obtaining a more accurate flutter prediction. The CSD solver is based on the time integration of modal dynamic equations, requiring the extraction of mode shapes from the previously performed finite-element analysis. Results show that flutter onset is not a risk for the UAV, occurring at velocities well beyond its operative range.

Neural Network Based UAV Fault Tolerant Control with Aerodynamic Disturbance Estimation and Compensation

In this thesis, the problem of controlling a quadrotor UAV is considered. It is done by presenting an original control system, designed as a combination of Neural Networks and Disturbance Observer, using a composite learning approach for a system of the second order, which is a novel methodology in literature. After a brief introduction about the quadrotors, the concepts needed to understand the controller are presented, such as the main notions of advanced control, the basic structure and design of a Neural Network, the modeling of a quadrotor and its dynamics. The full simulator, developed on the MATLAB Simulink environment, used throughout the whole thesis, is also shown. For the guidance and control purposes, a Sliding Mode Controller, used as a reference, it is firstly introduced, and its theory and implementation on the simulator are illustrated. Finally the original controller is introduced, through its novel formulation, and implementation on the model. The effectiveness and robustness of the two controllers are then proven by extensive simulations in all different conditions of external disturbance and faults.

Trajectory Planning in UAV-Aided Wireless Networks Via Reinforcement Learning

This thesis is focused on the design of a flexible, dynamic and innovative telecommunication's system for future 6G applications on vehicular communications. The system is based on the development of drones acting as mobile base stations in an urban scenario to cope with the increasing traffic demand and avoid network's congestion conditions. In particular, the exploitation of Reinforcement Learning algorithms is used to let the drone learn autonomously how to behave in a scenario full of obstacles with the goal of tracking and serve the maximum number of moving vehicles, by at the same time, minimizing the energy consumed to perform its tasks. This project is an extraordinary opportunity to open the doors to a new way of applying and develop telecommunications in an urban scenario by mixing it to the rising world of the Artificial Intelligence.

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.

Continual learning on nano drones

Miniaturized flying robotic platforms, called nano-drones, have the potential to revolutionize the autonomous robots industry sector thanks to their very small form factor. The nano-drones’ limited payload only allows for a sub-100mW microcontroller unit for the on-board computations. Therefore, traditional computer vision and control algorithms are too computationally expensive to be executed on board these palm-sized robots, and we are forced to rely on artificial intelligence to trade off accuracy in favor of lightweight pipelines for autonomous tasks. However, relying on deep learning exposes us to the problem of generalization since the deployment scenario of a convolutional neural network (CNN) is often composed by different visual cues and different features from those learned during training, leading to poor inference performances. Our objective is to develop and deploy and adaptation algorithm, based on the concept of latent replays, that would allow us to fine-tune a CNN to work in new and diverse deployment scenarios. To do so we start from an existing model for visual human pose estimation, called PULPFrontnet, which is used to identify the pose of a human subject in space through its 4 output variables, and we present the design of our novel adaptation algorithm, which features automatic data gathering and labeling and on-device deployment. We therefore showcase the ability of our algorithm to adapt PULP-Frontnet to new deployment scenarios, improving the R2 scores of the four network outputs, with respect to an unknown environment, from approximately [−0.2, 0.4, 0.0,−0.7] to [0.25, 0.45, 0.2, 0.1]. Finally we demonstrate how it is possible to fine-tune our neural network in real time (i.e., under 76 seconds), using the target parallel ultra-low power GAP 8 System-on-Chip on board the nano-drone, and we show how all adaptation operations can take place using less than 2mWh of energy, a small fraction of the available battery power.

Sant'Arduino. Conservazione, recupero e valorizzazione dell'antico borgo del Montefeltro

L’evolvere del sistema insediativo nelle Marche, dal dopoguerra ad oggi, ha condotto ad un diffuso sottoutilizzo dei piccoli centri storici ed all’abbandono, ormai definitivo, di quei borghi minori, privi di funzioni di pregio, privi ormai anche delle dotazioni minime funzionali all’abitare. Il piccolo nucleo di Sant’Arduino si inserisce in quel lungo elenco di borghi che, con il graduale abbandono dell’agricoltura, hanno subito un progressivo processo di spopolamento. Lungo la strada che da Macerata Feltria conduce verso il monte Carpegna, il complesso monumentale è quasi sospeso su un dirupo: un campanile senza campane, una chiesa sconsacrata e pochi edifici rustici da alcuni anni completamente abbandonati. E' tutto quello che rimane dell'antico castello e della Chiesa parrocchiale di Sant’Arduino, che oggi ha perso la propria autonomia amministrativa e si colloca nel Comune di Pietrarubbia. Questo lavoro vuole offrire un contributo al processo di valorizzazione dei nuclei minori di antico impianto, intento promosso dalla stessa Regione all’interno del progetto “Borghi delle Marche”. La sensibilizzazione per un recupero urbanistico e architettonico del patrimonio tradizionale minore si coniuga con la scelta di inserire l’intervento nel suo contesto culturale e geografico, cercando di impostare, non un isolato intervento di recupero, ma un anello di connessione in termini sociali, culturali e funzionali con le politiche di sviluppo del territorio. Il percorso individuato si è articolato su una prima fase di indagine volta ad ottenere una conoscenza del tema dei borghi abbandonati e del sistema dei borghi delle Marche, successivamente l’analisi storica e la lettura e l’indagine dell’oggetto, fasi propedeutiche all’elaborazione di un’ipotesi di intervento, per giungere all’individuazione della modalità di riuso compatibile con il rispetto dei valori storico, formali e culturali del luogo. Per questo la scelta del riuso turistico del complesso, trovando nella funzione di albergo diffuso la possibile e concreta conversione dei manufatti. Il tutto basandosi su un’approfondita ricerca storica e su un’analisi dei sistemi costruttivi tradizionali, inserendo gli interventi di restauro dell’esistente e di integrazione delle nuove strutture nel totale rispetto della fabbrica. L’idea che ha mosso l’intero lavoro parte dall’analisi della cultura rurale locale, che ha generato il patrimonio dell’architettura minore. L’alta valle del Foglia può rappresentare un territorio nuovamente appetibile se non perde le sue ricchezze; la valorizzazione e il recupero di quest’architettura diffusa può rappresentare un buon trampolino di lancio per riappropriarsi della storia e della tradizione del luogo.