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EAO-SLAM · yanmin-wu
EAO-SLAM: SLAM de objetos semidensos monoculares basado en asociación de datos de conjunto
Navegación y SLAMEL DIRECTORIO DE IA INCORPORADO
Explore el software de cartografía, localización, odometría y navegación para robots autónomos.
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EAO-SLAM: SLAM de objetos semidensos monoculares basado en asociación de datos de conjunto
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Implementación para aprender un mapeo desde imágenes urbanas que contienen objetos dinámicos hasta imágenes estáticas realistas adecuadas para SLAM.
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Arquitectura de fusión de sensores para estimación, localización y mapeo del estado del robot.
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Esta es la implementación oficial de la locomoción humanoide basada en vóxeles en "Gallant: Locomoción humanoide basada en cuadrículas de vóxeles y navegación local a través de terrenos restringidos en 3D".
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Aprendizaje de mapas consciente de la geometría para la localización de cámaras (CVPR2018)
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Habitat-GS: un simulador de navegación de alta fidelidad con salpicaduras dinámicas gaussianas
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NAVEGACIÓN AUTÓNOMA DEL ROBOT USANDO ROS Robot Clearpath Husky A200 con simulaciones Gazebo y RViz usando diferentes algoritmos SLAM y Path Planning. Escaneo láser de 360 grados con dos SICK LMS511…
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Código para LGX (Exploración guiada por el lenguaje). Utilizamos LLM para realizar la navegación de robots incorporados de manera cero.
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Modelo de transición mundial de aprendizaje para una navegación robótica con conciencia social
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Un marco de optimización modular para localización y mapeo (MOLA)
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EMKG: memoria y recuperación multimodal para la navegación entre objetos y objetivos en un mundo abierto en entornos dinámicos.
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Implementación educativa en Python de optimización de gráficos de pose.
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GUI de ajuste de parámetros Nav2 en tiempo real para ROS2, no es necesario finalizar ni reiniciar
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Nav-R1: Razonamiento y navegación en escenas encarnadas
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Implementación oficial de "NavRAG: Generación de instrucciones de demanda del usuario para navegación incorporada a través de LLM con recuperación aumentada" (Hallazgos de ACL'25)
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Planificación de movimiento local y global ROS para robots móviles.
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Una integración ROS de ORB-SLAM2.
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Una implementación SLAM visual semántica que combina detección de objetos, análisis de movimiento y mapeo OctoMap.
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SLAM emergente: SLAM de plano monocular semántico para entornos de baja textura
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Enfoques de recableado basados en muestreo para resolver problemas de planificación de movimiento para un robot con obstáculos dinámicos
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Una colección histórica de referencias de investigación de SLAM, mantenida hasta su edición de 2021.
Navegación y SLAMNOTAS DE SELECCIÓN
Haga coincidir sensores, marcos de coordenadas y supuestos de localización con el entorno de implementación. El mapeo, la estimación de pose, la planificación de rutas y la evitación de obstáculos sirven a diferentes partes de la pila de navegación.
¿Conoce algún recurso que pertenezca aquí?