Navigation & SLAM

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Python-Implementierung des SLAM-Algorithmus Stereo-PTAM

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Ground-Fusion: Ein kostengünstiges Ground-SLAM-System, das robust gegenüber Eckfällen ist (ICRA2024)

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Punktwolkenbasiertes 3D-Lokalisierungs- und Kartierungs-Framework.

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pySLAM ist eine hybride Python/C++ Visual SLAM-Pipeline, die Monokular-, Stereo- und RGB-D-Kameras unterstützt. Es bietet eine breite Palette moderner lokaler und globaler Feature-Extraktoren, mehrere Loop-Closure-Funktionen …

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Ein plattformübergreifendes 2D- und 3D-SLAM-System.

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Direkte Sparse-Odometrie-Implementierung.

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Eine C++11-Header-Bibliothek für die Lie-Theorie.

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Werkzeuge zur visuellen Trägheitsschätzung für die Robotikforschung.

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UMI-3D SLAM und Datenverarbeitungspipeline: https://umi-3d.github.io/

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Der Code für die Arbeit „Towards Learning a Generalist Model for Embodied Navigation“

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Punktwolkenbasierter Graph-SLAM, geschrieben in C++ unter Verwendung der open3D-Bibliothek.

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Offizielles Repo von „ETPNav: Evolving Topological Planning for Vision-Language Navigation in Continuous Environments“

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Eine Sammlung von GTSAM-Faktoren und Optimierern für Punktwolken-SLAM

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DiffBot ist ein autonomer 2WD-Roboter mit Differenzialantrieb, der ROS Noetic auf einem Raspberry Pi 4 B verwendet. Mit seinem SLAMTEC Lidar und der ROS Control-Hardwareschnittstelle ist er in der Lage, in einem… zu navigieren.

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Point-SLAM: Dense Neural Point Cloud-basiertes SLAM

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Ultra-Fusion: Ein belastbares, eng gekoppeltes Multisensor-Fusions-SLAM-Framework unter Sensordegradation und räumlich-zeitlicher Störung

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Aktiver neuronaler SLAM-Code zum Erlernen der Erkundung von Umgebungen.

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Leg-KILO: Robuste kinematische Inertial-Lidar-Odometrie für dynamische Beinroboter

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Code und Daten des CVPR 2022-Papiers: Überbrückung der Lücke zwischen Lernen in diskreten und kontinuierlichen Umgebungen für Vision-and-Language-Navigation

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Ein optimierungsbasiertes integriertes GNSS/INS-Navigationssystem

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Deep Reinforcement Learning für die Navigation mobiler Roboter im ROS2 Gazebo-Simulator. Mithilfe neuronaler DRL-Netzwerke (SAC, TD3) lernt ein Roboter, in einer simulierten Umgebung zu einem zufälligen Zielpunkt zu navigieren.

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Edge-Bereitstellungsleitfaden für InternNav-basierte Wahrnehmung und Navigation auf Unitree Go2/Go2W/B2-Robotern (ROS 2, RealSense, Python).

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Ein Python-basierter Leichtbaurobotersimulator, der für Navigation, Steuerung und Lernen entwickelt wurde

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Eng gekoppeltes GNSS-Visual-Inertial-System für lokal reibungslose und global konsistente Zustandsschätzung in komplexen Umgebungen.