Contest creativi della RomeCup 2025: il team del Vaccarini di Catania vince la sfida DroneBOT
Un progetto complesso, interdisciplinare e ad alto contenuto tecnologico: l’istituto superiore Giovan Battista Vaccarini di Catania, in collaborazione con l’Università degli Studi di Roma Tor Vergata, ha conquistato il primo posto nella categoria DroneBOT della RomeCup 2025.
Coordinato dal professor Leonardo Caruso e con il supporto del prof. Daniele Carnevale per l’università, il team ha sviluppato una soluzione innovativa per il rilevamento automatico del fuoco e la guida semi-autonoma di un rover terrestre in scenari di emergenza. In squadra Samuele Maria Ferlito e Giuseppe Vinciprova, studenti della classe 3ª AIT.
La sfida
La gara si è svolta l’8 maggio in un’area delimitata: i team avevano 30 minuti per portare a termine una missione in due fasi:
- Il drone, dotato di telecamera, doveva riconoscere l’immagine di un fuoco posizionata sul terreno
- Il rover terrestre doveva essere guidato verso la zona di fuoco grazie a un sistema di visione e comandi trasmessi via bluetooth.
Vinceva il team che completava la missione nel minor tempo possibile, senza aiuti esterni o software proprietari.
Riconoscimento visivo e guida remota
Il team del Vaccarini ha usato uno smartphone collegato al computer via USB per acquisire il flusso video del drone, trasformato in una telecamera virtuale grazie a OBS Studio. Due script in Python gestivano le operazioni:
- un modello YOLOv5 addestrato dagli studenti per riconoscere il fuoco
- un sistema di tracciamento dell’ArUco marker posto sul rover per guidarlo in modo dinamico.
Il sistema, interamente sviluppato in Python e Arduino, rispetta tutti i vincoli del regolamento e funziona grazie a una comunicazione Bluetooth master-slave tra pc e rover, senza necessità di accoppiamenti manuali.
Competenze avanzate, didattica attiva
Gli studenti hanno affrontato sfide reali: dal training di modelli di computer vision all’ottimizzazione della comunicazione wireless, dimostrando capacità di debugging, problem solving e integrazione di tecnologie diverse.
"Abbiamo risolto problemi di riconoscimento poco preciso migliorando il dataset e aumentando le epoche di addestramento YOLOv5. Abbiamo anche ottimizzato la stabilità del segnale Bluetooth e la gestione del flusso video."
Un progetto che guarda oltre
L’approccio adottato, documentato con rigore tecnico e interamente open source, ha conquistato anche la giuria per l’alto valore formativo, l’autonomia operativa e l’efficacia della soluzione proposta.
