Navigation et SLAM

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Un pipeline d'enregistrement de nuages de points pour la localisation de robots et la perception 3D.

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Mémoire de maîtrise sur la localisation et la cartographie simultanées dans des environnements dynamiques. Reconstruit séparément à la fois l'environnement statique et les objets dynamiques qui en découlent, tels que les voitures.

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Cartographie d'altitude centrée sur le robot pour la navigation tout-terrain.

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Code de recherche pour l'imagination de scènes et l'exploration robotique efficace.

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Localisation ROS 2 pour robots d'extérieur : IMU, encodeurs de roue et GPS fusionnés dans un UKF à 23 états à 100 Hz. Lorsque l'estimation est erronée, elle indique quel capteur et pourquoi, au lieu de dériver silencieusement.…

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Gaussian-SLAM : SLAM dense photoréaliste avec éclaboussures gaussiennes

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Boîte à outils GNSS C++20 moderne — Fusion RTK/PPP/CLAS/IMU.

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RL hiérarchique pour une navigation interactive avec des manipulateurs mobiles.

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Système d'odométrie visuo-inertielle et SLAM HybVIO

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Ce package fournit la localisation dans une carte prédéfinie utilisant l'ICP et l'odométrie (ou les mesures IMU).

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ROS 2 Implémentation d'un robot téléopéré avec flux vidéo en direct utilisant webrtc et SLAM utilisant les caméras stéréo de Realsense. Fonctionner sur un Jetson Nano

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Odométrie visuelle inertielle avec capacités SLAM et génération de maillage 3D.

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Un pipeline d'odométrie LiDAR pour robots mobiles à roues

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Un système LiDAR SLAM qui fonctionne

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Bibliothèque itérative du point le plus proche pour la cartographie robotique 2D et 3D.

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Un robot à entraînement différentiel est contrôlé à l'aide de ROS2 Jazzy fonctionnant sur un Raspberry Pi 4 (exécutant Ubuntu Server 24.04). Le véhicule est équipé d'une caméra Raspberry Pi pour un retour visuel et d'un…

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Localisation LIDAR 3D à l'aide d'une carte de nuages ​​de points dans ROS 2 (pas SLAM)

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Un espace de travail de navigation ROS 2 combinant odométrie inertielle LiDAR, relocalisation et Nav2.

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SLAM LiDAR rapide

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LSD (LiDAR SLAM & Detection) est une architecture de perception open source pour les véhicules/robotiques autonomes

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Un système simple permettant de relocaliser un robot sur une carte construite est développé dans ce système. Le système est basé sur LIO-SAM.

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Ensemble ROS 2 de claquement ndt/gicp inertiel lidar étroitement couplé

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Mon mémoire de fin de licence. Visual SLAM, DL, cartes 3D clairsemées et denses et Computer Vision.

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Un package ROS pour la localisation probabiliste de robots mobiles avec lidar 3D.