La crescente diffusione di soluzioni di agricoltura di precisione richiede lo sviluppo di sistemi autonomi in grado di operare in ambienti complessi e non strutturati, come vigneti e coltivazioni specializzate.

Questo lavoro di tesi propone lo sviluppo e la validazione di un rover autonomo per il monitoraggio di vigneti, con l’obiettivo di integrare funzionalità di navigazione e percezione in un contesto simulato. Il sistema sarà progettato e testato all’interno dell’ambiente di simulazione Gazebo.

Il rover sarà dotato di un sistema di navigazione autonoma basato su soluzioni open-source esistenti, adattate e integrate per il contesto applicativo. In parallelo, verrà sviluppato un sistema di monitoraggio in grado di analizzare lo stato della vegetazione, utilizzando modelli pre-addestrati oppure approcci semplificati di computer vision.

L’attività comprenderà l’integrazione dei moduli software, la definizione degli scenari di simulazione e la valutazione delle prestazioni del sistema in termini di robustezza, accuratezza e affidabilità. Particolare attenzione sarà dedicata alla modularità dell’architettura e alla possibilità di estendere il sistema a scenari agricoli più complessi.

Il risultato atteso è un prototipo virtuale (e potenzialmente reale) di rover autonomo per applicazioni di monitoraggio agricolo, in grado di operare in modo efficiente e scalabile in contesti di agricoltura intelligente.

Argomenti principali: Robotica, Simulazione

Requisiti di base:
Studente di Laurea Magistrale in Ingegneria dell’Automazione, Robotica o Meccatronica.

Buona conoscenza dei sistemi robotici e della navigazione autonoma.

Conoscenza base di ROS e ambienti di simulazione (es. Gazebo).

Buona padronanza della programmazione in Python e/o C++.

Interesse per applicazioni di computer vision e machine learning.

Spiccate capacità di problem solving.

Sede: Napoli

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The increasing adoption of precision agriculture solutions requires the development of autonomous systems capable of operating in complex and unstructured environments, such as vineyards and specialized crops.

This thesis project focuses on the development and validation of an autonomous rover for vineyard monitoring, with the goal of integrating navigation and perception functionalities within a realistic simulated environment. The system will be designed and tested using the Gazebo simulation platform.

The rover will be equipped with an autonomous navigation system based on existing open-source solutions, properly adapted to the target application. In parallel, a monitoring system will be developed to assess the state of vegetation, leveraging either pre-trained models or simplified computer vision approaches.

The activity will include software module integration, simulation scenario design, and system performance evaluation in terms of robustness, accuracy, and reliability. Particular attention will be given to the modularity of the architecture and its potential extension to more complex agricultural scenarios.

The expected outcome is a virtual (and potentially real) prototype of an autonomous rover for agricultural monitoring applications, capable of operating efficiently and in a scalable manner within smart farming contexts.

Main topics: Robotics, Simulation, Computer Vision

Basic requirements:
MSc student in Automation Engineering, Robotics, or Mechatronics

Good knowledge of robotic systems and autonomous navigation

Basic knowledge of ROS and simulation environments (e.g., Gazebo)

Proficiency in Python and/or C++ programming

Interest in computer vision and machine learning applications

Strong problem-solving skills

Location: Naples