Navigation & SLAM

Forschung

Offizielles Github-Repository für „Renderable Neural Radiance Map for Visual Navigation“. (CVPR 2023-Highlight)

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Autonome Erkundung für ROS 2 mit zwei Algorithmen: Wanderer (heuristisch) und Discoverer (grenzbasiert, effizient für große Karten). Die Kartierung erfolgt durch Google Cartographer (SLAM)…

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Autonome Full-Stack-ROS 2-Navigation: Nav2, SLAM Toolbox, RTAB-Map & ORB-SLAM3 VSLAM, Gazebo Harmonic, Docker, Multi-Roboter-Flottenkoordination, kollaborative Schleifenschließung, koordinierte Grenze …

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Dies ist das offizielle Repository des Artikels „Towards Physically Executable 3D Gaussian for Embodied Navigation“.

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SFM-AR-Visual-SLAM

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Die SLAM-Anwendung sammelt Installations- und Testressourcen für LiDAR- und visuell-inertiale SLAM-Systeme.

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Slam Gmapping für ROS2

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slamplay ist eine Sammlung leistungsstarker Tools zum Spielen und Experimentieren mit SLAM in C++

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Sparse-Videogenerierungsmodell für verkörperte Navigation, abhängig von lockerer Sprachführung, 100 % Verifizierung in der realen Welt

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SPOC: Die Nachahmung kürzester Wege in der Simulation ermöglicht effektive Navigation und Manipulation in der realen Welt

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Relative-SLAM-Framework mit spärlicher Bündelanpassung; Betreuer empfehlen MOLA für neuere Arbeiten.

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Dies ist ein einfaches Punktlinien-SLAM-System, das auf ORBSLAM2 basiert.

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SuperPoint + ORB_SLAM2

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TortoiseBot ist ein äußerst lernfreundlicher und kosteneffizienter ROS-basierter Open-Source-Mobilroboter, der sowohl Teleoperation, manuelle als auch autonome Kartierung und Navigation durchführen kann.

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Ventura-Forschungscode für aufgabenbedingte Navigation mit Diffusionsmodellen.

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Die Visibility-Aware RRT*-Implementierung für sicherheitskritische Navigation mit Robotern mit eingeschränkter Wahrnehmung.

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Forschungsreferenzen für visuelles und semantisches SLAM.

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Dies ist eine verbesserte Version von ORB-SLAM3, die ein mit YOLOv5 implementiertes Objekterkennungsmodul hinzufügt, um SLAM in dynamischen Umgebungen zu erreichen.

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ZSON: Zero-Shot-Objekt-Ziel-Navigation mithilfe multimodaler Zieleinbettungen. NeurIPS 2022