LAUREA MAGISTRALELa robotica mobile autonoma è uno dei campi che hanno visto un consis-
tente sviluppo in questi ultimi anni. Un robot mobile autonomo deve essere
capace di muoversi nell’ambiente in cui è utilizzato indipendentemente dagli
operatori umani; per fare questo uno degli strumenti a sua disposizione è la
presenza di una mappa dell’ambiente. Uno dei compiti principale di questi
robot è quindi l’esplorazione, che consiste nella costruzione incrementale della
mappa di un ambiente in cui il robot si muove. Può succedere, però, che,
in alcune situazioni, come per esempio quando sono presenti porte chiuse,
l’ambiente non sia completamente esplorabile dal robot. L’obiettivo di questa
tesi è lo sviluppo di un metodo che permetta ad un robot di gestire queste
situazioni, predicendo il possibile aspetto geometrico delle stanze nascoste
da porte chiuse. Partendo da una mappa generata durante l’esplorazione in
un ambiente sconosciuto con diverse porte chiuse che nascondono stanze, il
nostro approccio predice la struttura delle stanze nascoste in modo tale che
siano il più possibile simili alle loro controparti reali. Valutiamo le prestazioni
del nostro metodo, su numerosi ambienti simulati e su un limitato numero
di ambienti reali.Autonomous mobile robotics is one of the fields that have seen consistent
development in recent years. An autonomous mobile robot must be able to
move independently of humans in the environment in which it is used; to
do so, one of the tools is the availability of a map of the environment. One
of the main tasks of these robots is the exploration, which consists in the
incremental construction of the map of an environment in which the robot
moves. In some situations, for example in the case in which there are closed
doors, it might happen that the environment is not completely explorable
by the robot. The aim of this thesis is to develop a method that allows
a robot to manage these situations, by predicting the possible appearance
of the rooms hidden behind closed doors. Starting from a map generated
during the exploration of an environment with closed doors that hide rooms,
our approach estimates and predicts the structure of the hidden rooms such
that they are as similar as possible to their real counterparts. We evaluate
the performance of our method on different simulated environments, and also
on some real environments
