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lidar_slam_ros2 · rsasaki0109
ROS 2 LiDAR SLAM für die Erstellung von Punktwolkenkarten, Benchmarking und Autoware-kompatible Kartenworkflows.
Navigation und verkörperte InteraktionDAS VERKÖRPERTE KI-VERZEICHNIS
Finden Sie Bewertungsaufgaben für Navigation und Interaktion in verkörperten Umgebungen.
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ROS 2 LiDAR SLAM für die Erstellung von Punktwolkenkarten, Benchmarking und Autoware-kompatible Kartenworkflows.
Navigation und verkörperte Interaktion
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Ein Maßstab für das Befolgen von Sprachanweisungen in interaktiven Umgebungen.
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BARK bietet Simulations- und Benchmarking-Tools für die Verhaltensplanung beim autonomen Fahren.
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Haushaltsaktivitäts-Benchmarks für verkörperte KI und Roboterverhalten.
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MapEval: Auf dem Weg zu einem einheitlichen, robusten und effizienten SLAM-Kartenbewertungs-Framework.
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Offene Datensätze für Training und Benchmarking von KI- und Robotersystemen in der Landwirtschaft und im Gelände
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RoboSense: Umfangreicher Datensatz und Benchmark für die Wahrnehmung und Navigation egozentrischer Roboter in überfüllten und unstrukturierten Umgebungen
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Über 100 Robotik-Algorithmen in Rust: Planung, Lokalisierung, SLAM, Steuerung und Benchmarks.
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SLAM-Leistungsbewertungsrahmen
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OpenXRLab Visual-inertial SLAM Toolbox und Benchmark
Navigation und verkörperte InteraktionAUSWAHLHINWEISE
Überprüfen Sie Beobachtungen, Karten, Anweisungen und erlaubte Agentenaktionen. Überprüfen Sie, wie Aufgabenerfolg und Pfadeffizienz gemessen werden und ob sich Testumgebungen mit Trainingsdaten überschneiden.
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