Navigation & SLAM

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CoSLAM ist eine visuelle SLAM-Software, die darauf abzielt, mithilfe mehrerer frei beweglicher Kameras gleichzeitig ihre Egomotion und die 3D-Karte der umgebenden Szenen in einer hochdynamischen Umgebung zu berechnen.

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RGB-D-Encoder SLAM für einen Roboter mit Differentialantrieb in dynamischen Umgebungen

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Multimodales Mapping-Framework mit visuell-inertialer Odometrie und Multi-Roboter-Workflows.

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Dieser Code enthält einen Algorithmus zur Berechnung von stereoskopischem SLAM unter Verwendung von Punkt- und Liniensegmentfunktionen.

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RGB-D SLAM für ROS

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Semantischer Slam in Echtzeit in ROS mit einer tragbaren RGB-D-Kamera

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AirVO-Upgrades auf AirSLAM

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EKF-SLAM auf ArUco-Basis.

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Treppe zum Erfolg: Ein bodenbewusstes Online-Framework für die Zero-Shot-Objekt-Ziel-Navigation mittels LLM-gesteuerter Grob-zu-Fein-Exploration

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Eine Implementierung von AVP-SLAM und einige neue Beiträge

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C++-Monte-Carlo-Lokalisierungsbibliothek mit ROS-Paketen.

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Die Codebasis für die mobile Manipulatorplattform BestMan.

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Co-SLAM: Gemeinsame Koordinaten- und spärliche parametrische Codierungen für neuronales Echtzeit-SLAM

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cpp-Implementierung von Robotik-Algorithmen einschließlich Lokalisierung, Kartierung, SLAM, Pfadplanung und -steuerung

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HINWEIS: Dieses Repository ist veraltet

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dddmr_navigation ist die 3D-Navigationslösung für mobile Roboter, die Kartierung/Lokalisierung/Wahrnehmung/Pfadplanung/Controller/Navigationsstapel umfasst

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Das offizielle Deep-Learning-Framework für Robot Place Learning

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Selbstüberwachte Deep-LiDAR-Odometrie für Roboteranwendungen

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https://docs.nav2.org/

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Selbstlernende Erkundung und Kartierung für mobile Roboter durch Deep Reinforcement Learning

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End-to-End-SLAM mit Kamerakalibrierung, monokularer vorheriger Integration und dichtem Rendering

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DSP-SLAM: Objektorientierter SLAM mit Deep Shape Priors

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Implementierung des D*-lite-Algorithmus in Python für „Improved Fast Replanning for Robot Navigation in Unknown Terrain“

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Eine ROS-Implementierung des Dynamic Window Approach-Planers.