Intelligent Path Planning and Control for Autonomous Underwater Exploration

This thesis work describes modeling, control, and navigation of an autonomous Remotely Operates Vehicle (ROV), simulated in particular via the BlueROV2 platform. The research begins with an introduction to underwater robotics and the background to the evolution of ROVs and AUVs. A comprehensive dynamical model of the BlueROV2 is formulated and studied, taking into account the six degrees of freedom and the configuration of the thrusters. The main focus of the thesis is on the design and development of a Model Predictive Controller (MPC) for trajectory tracking and stabilization for the underwater robot. The developed controller is examined in a simulation environment in MATLAB and its capability to handle multi-input multi-output dynamics as well as system constraints is shown. The thesis also extends the theoretical framework, state estimation, and localization algorithms, which are crucial for autonomous underwater functioning in the absence of GPS. Moreover, a theoretical investigation is carried out on path planning algorithms and dynamic obstacle avoidance, such as Rapidly-exploring Random Trees (RRT) and Artificial Potential Fields (APF). Although these have not yet been fully implemented in the real-time experiments, they form the building blocks for future work. Finally, the controller is simulated on a simplified underwater trajectory set up in ROS and Gazebo, thus demonstrating its operability in the simulation environment. Finally, the thesis concludes with a discussion on the limitations of the current implementation, and how to improve it in the future (e.g. integrating real-time obstacle avoidance and more robust localization).

Questo lavoro di tesi descrive la modellazione, il controllo e la navigazione di un veicolo autonomo azionato da remoto (ROV), simulato in particolare tramite la piattaforma BlueROV2. La ricerca si apre con un’introduzione alla robotica subacquea e al percorso evolutivo dei ROV e degli AUV. Viene quindi formulato e analizzato un modello dinamico completo del BlueROV2, che tiene conto dei sei gradi di libertà e della configurazione dei propulsori. Il focus principale della tesi è la progettazione e lo sviluppo di un controllore predittivo basato su modello (MPC) per l’inseguimento di traiettoria e la stabilizzazione del robot subacqueo. Il controllore sviluppato viene valutato in ambiente di simulazione MATLAB, mostrando la capacità di gestire dinamiche multi–ingresso multi–uscita nonché i vincoli di sistema. La tesi estende inoltre il quadro teorico relativo a stima di stato e localizzazione, elementi fondamentali per l’operatività autonoma in assenza di GPS. Viene inoltre svolta un’analisi teorica di algoritmi di pianificazione del percorso e di evitamento dinamico degli ostacoli, come le Rapidly-exploring Random Trees (RRT) e i campi potenziali artificiali (APF). Sebbene tali componenti non siano ancora pienamente implementate negli esperimenti in tempo reale, costituiscono i mattoni di base per sviluppi futuri. Infine, il controllore è testato su una traiettoria subacquea semplificata in ROS e Gazebo, dimostrandone l’operatività nell’ambiente di simulazione. La tesi si conclude con una discussione sui limiti dell’implementazione attuale e sulle possibili migliorie future (ad esempio l’integrazione dell’evitamento ostacoli in tempo reale e una localizzazione più robusta).