Navigation et SLAM

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Visual SLAM pour les caméras monoculaires, stéréo et RVB-D.

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Implémentations Python illustrant les algorithmes robotiques et les méthodes de planification.

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Optimisation du graphe factoriel pour la cartographie et l'estimation d'état.

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Système SLAM visuel dense pour une cartographie à grande échelle.

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Implémentation avancée de LOAM

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Système SLAM visuel dense en temps réel.

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Un SLAM monoculaire polyvalent et précis

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Ensembles de données et outils de recherche pour une navigation coopérative par vision et dialogue.

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Framework ROS 2 non maintenu pour la navigation TurtleBot3 avec apprentissage par renforcement en profondeur.

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Logiciel de cartographie prenant en charge les flux de travail visuels et de capteurs de distance.

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MASt3R-SLAM : SLAM dense en temps réel avec reconstruction 3D préalable

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Liaison Python du cadre d'optimisation de graphe SLAM g2o

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Framework ROS 2 pour la navigation autonome des robots.

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Système SLAM en temps réel avec des fonctionnalités approfondies

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Contrôleurs critiques pour la sécurité pour la navigation robotique simple/multi : CBF-QP, MPC-CBF, etc.

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Repo officiel de "BEVBert : pré-formation sur les cartes multimodales pour la navigation guidée par la langue"

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SLAM éclaboussant gaussien

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Framework Visual SLAM dérivé d’OpenVSLAM.

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Apprentissage par renforcement profond pour la navigation de robots mobiles en simulation IR-SIM. À l'aide des réseaux neuronaux DRL (SAC, TD3, PPO, DDPG), un robot apprend à naviguer vers un point d'objectif aléatoire dans un environnement simulé…

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LiDAR SLAM robuste avec une fermeture de boucle plug-and-play polyvalente et une optimisation du graphique de pose.

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Code de recherche pour mapper les instructions multimodales aux actions robotiques.

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CubeSLAM : Détection d'objets 3D monoculaires et SLAM

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Implémentation complète du SLAM basée sur le contexte d'analyse d'intensité pour la conduite autonome. ICRA 2020

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Odométrie visuelle dense et SLAM