Navigation & SLAM

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Ein einheitliches Agentensystem für Allzweckroboter, das multimodale Wahrnehmung, Kartierung und Lokalisierung sowie autonome Mobilität und Manipulation mit intelligenter Interaktion mit Benutzern ermöglicht.

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VDO-SLAM: Ein visuelles, dynamisches, objektbewusstes SLAM-System

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Visuelle Navigationsforschung mit natürlicher multimodaler Unterstützung.

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Offizielles GitHub-Repository für den Artikel „Visual Graph Memory with Unsupervised Representation for Visual Navigation“, ICCV 2021

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Es handelt sich um einen Teil meiner Masterarbeit, bei dem es um die Berechnung des Absoluten Pose-Fehlers (APE) und des Relativen Pose-Fehlers (RPE) von Trajektorien geht, die aus zwei Umgebungen erfasst wurden: PySLAM und ORB-SLAM3

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vMAP: Vektorisierte Objektzuordnung für Neural Field SLAM

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DynaSLAM ist ein robustes SLAM-System in dynamischen Umgebungen für Monokular-, Stereo- und RGB-D-Setups

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GenZ-ICP-Lidar-Odometrie-Forschungscode.

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Robuste visuelle Stereo-Inertial-Odometrie für schnellen autonomen Flug

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NeuroSLAM: Ein vom Gehirn inspiriertes SLAM-System für 3D-Umgebungen

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orb-slam2 mit semantischer Beschriftung

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Dieses Repository umfasst die Simulation eines Fahrzeugs mit einem Ackermann-Antriebssystem in ROS2 Humble & Jazzy und Gazebo Sim Harmonic unter Verwendung des Nav2-Pakets für die autonome Navigation.

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Ackerman-Roboter auf Gazebo ROS mit move_base gmapping SLAM TEB-Planer

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SLAM-Grafikoptimierungsbibliothek und Beispiele.

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Führen Sie das Paket aus

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AstraNav-Memory: Kontextkomprimierung für langes Gedächtnis. Ein bildzentriertes Gedächtnis-Framework für lebenslange verkörperte Navigation mittels visueller Kontextkomprimierung und Qwen2.5-VL. SOTA auf GOAT-Bank &…

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Eine virtuelle Simulationsplattform für autonome Fahrzeugerfassungs-, Kartierungs-, Steuerungs- und Verhaltensmethoden unter Verwendung von ROS 2 und Gazebo.

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Dieses Repository soll eine autonome Drohnenlieferung mit der Intel Aero RTF-Drohne und dem PX4-Autopiloten ermöglichen. Der Code kann sowohl auf der echten Drohne ausgeführt als auch mit Gazebo auf einem PC simuliert werden. Es ist…

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Ein autonomes Erkundungspaket für ROS 2 Humble unter Verwendung von Nav2 und SLAM Toolbox. Es ermöglicht Robotern, unbekannte Umgebungen zu erkunden, Karten zu erstellen und Lokalisierungsfehler zu beheben und so das Problem zu lösen.

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Flying-Probe-Automatisierungsstack mit Mikroskop-Mapping und CNC-Bewegungssteuerung.

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Dieses Repository ist die offizielle Umsetzung unseres Artikels (Von reaktiv zu kognitiv: Gehirn-inspirierte räumliche Intelligenz für verkörperte Agenten).

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CCM-SLAM: Robustes und effizientes zentralisiertes kollaboratives monokulares SLAM für Roboterteams

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Ein Navigationsagent mit verstärktem Lernen, der Lidar- und Kamerabeobachtungen nutzt.

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1. Voraussetzungen