Navigation & SLAM

Forschung

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 &…

Forschung

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

Forschung

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…

Forschung

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.

Forschung

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

Open Source

Eine Implementierung von AVP-SLAM und einige neue Beiträge

Open Source

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

Open Source

Die Codebasis für die mobile Manipulatorplattform BestMan.

Forschung

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

Forschung

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

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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/

Forschung

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

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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.

Forschung

1. Voraussetzungen