Sviluppo di un metodo per la mappatura termica mediante la sensor fusion tra il LiDAR e la termocamera installati a bordo del rover MORPHEUS

This work describes a method to perform the thermal mapping of an environment by means of the sensor fusion between the three-dimensional point clouds produced by a LiDAR and the radiometric thermal images produced by a thermal camera. The instruments were installed on the MORPHEUS rover, designed and built by the students of the University of Padua. Before any data could be collected, both the thermal camera and the camera-LiDAR system had to be calibrated. The goal here is to create a discrete three-dimensional representation of the distribution of apparent temperature within the environment. To achieve this result, the point clouds are fused with the corresponding thermal images and then registered using the information obtained by reconstructing the trajectory of the rover. The set of registered and merged thermal point clouds is then processed by a spatial decomposition function, dividing the environment into discrete elements that can be associated with the average temperature of the points contained within their volume. The algorithm that implements this process in Matlab was tested using various datasets, collected both inside and outside a building. Some of the temperature distribution maps were then analyzed, to verify that the position of the thermally significant elements identified within them (potentially usable as landmarks for navigation) was compatible with the measurements made on site.

In questo elaborato viene descritto un metodo per eseguire la mappatura termica di un ambiente mediante la sensor fusion tra le point cloud tridimensionali prodotte da un LiDAR e le immagini termiche radiometriche prodotte da una termocamera. Gli strumenti sono stati installati a bordo del rover MORPHEUS, progettato e costruito dagli studenti dell'Università di Padova. Prima di procedere all'acquisizione dei dati, la termocamera e il sistema termocamera-LiDAR sono stati opportunamente calibrati. L'obiettivo è quello di creare una rappresentazione tridimensionale discreta della distribuzione della temperatura apparente all'interno dell'ambiente. Per ottenere questo risultato le point cloud vengono integrate con le corrispondenti immagini termiche, sfruttando le relazioni di proiezione prospettica, per poi essere registrate grazie alle informazioni ottenute ricostruendo la traiettoria del rover. L'insieme delle point cloud termiche registrate ed unite viene quindi elaborato da una opportuna funzione di decomposizione spaziale, suddividendo l'ambiente in elementi discreti che possono essere associati alla temperatura media dei punti contenuti nel loro volume. L'algoritmo che implementa tale processo in ambiente Matlab è stato testato utilizzando vari dataset, raccolti sia all'interno che all'esterno di un edificio. Alcune delle mappe di distribuzione di temperatura ottenute sono state poi analizzate, per verificare che la posizione degli elementi termicamente significativi individuati al loro interno (potenzialmente sfruttabili come riferimenti per la navigazione) fosse compatibile con le misurazioni effettuate sul posto.