Il paradigma dell'aggregate computing rappresenta un nuovo approccio alla programmazione distribuita, focalizzando l'attenzione sulla definizione di comportamenti globali che vengono poi interpretati dai singoli dispositivi. L'elaborazione finale non avviene dunque su un sistema esterno, ma sono i dispositivi stessi a comunicare tra loro per prendere decisioni basate sul raggiungimento di un fine comune. In questo contesto si inserisce un progetto sviluppato dai ricercatori dell'università di Bologna, volto a gestire uno sciame di robot o droni secondo algoritmi distribuiti e comportamenti auto-organizzativi.
Generalmente in sistemi come quello sopra citato la localizzazione dei robot avviene grazie a tecnologie di posizionamento satellitari, nel caso in questione però è necessaria l'implementazione di una soluzione in grado di operare anche in ambito indoor, mantenendo costi contenuti e un'infrastruttura quanto più semplice possibile. Al giorno d'oggi la visione artificiale trova applicazioni in una grande vastità di settori, dalla ricerca all'ambito industriale, con lo scopo di replicare la vista umana. L'uso di tali tecniche è ormai supportato da numerose librerie software ed è largamente diffuso, pertanto si è scelto di analizzare tale approccio al problema posto, sviluppando in questa tesi un sistema di posizionamento basato sul riconoscimento di marker ArUco, ottenuto grazie all'utilizzo della libreria di visione artificiale OpenCV. I risultati conseguiti in questa dissertazione dimostrano la precisione dei sistemi di localizzazione basati su processi di visione artificiale, analizzando però i limiti di questa tecnologia in termini di condizioni ambientali e contesti di utilizzo
