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EAO-SLAM · yanmin-wu
EAO-SLAM : SLAM d'objets semi-dense monoculaire basé sur l'association de données d'ensemble
Navigation et SLAMLE RÉPERTOIRE DE L'IA INCORPORÉE
Explorez les logiciels de cartographie, de localisation, d'odométrie et de navigation pour robots autonomes.
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EAO-SLAM : SLAM d'objets semi-dense monoculaire basé sur l'association de données d'ensemble
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Implémentation pour apprendre une cartographie à partir d'images urbaines contenant des objets dynamiques vers des images réalistes statiques adaptées au SLAM
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Architecture de fusion de capteurs pour l'estimation, la localisation et la cartographie de l'état du robot.
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Il s'agit de l'implémentation officielle de la locomotion humanoïde basée sur les voxels dans "Gallant : Locomotion humanoïde basée sur une grille voxel et navigation locale à travers des terrains contraints en 3D".
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Apprentissage de cartes tenant compte de la géométrie pour la localisation de caméras (CVPR2018)
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Habitat-GS : un simulateur de navigation haute fidélité avec éclaboussures gaussiennes dynamiques
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NAVIGATION DE ROBOT AUTONOME UTILISANT le robot ROS Clearpath Husky A200 avec simulations Gazebo et RViz utilisant différents algorithmes SLAM et de planification de chemin. Scan laser à 360 degrés avec deux SICK LMS511…
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Code pour LGX (exploration guidée par le langage). Nous utilisons des LLM pour effectuer une navigation de robot incarné de manière zéro.
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Modèle de transition du monde d’apprentissage pour une navigation robotique socialement responsable
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Un cadre d'optimisation modulaire pour la localisation et le mApping (MOLA)
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EMKG : mémoire et récupération multimodales pour la navigation objet-objectif en monde ouvert dans des environnements dynamiques.
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Implémentation éducative Python de l'optimisation des graphes de pose.
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Interface graphique de réglage des paramètres Nav2 en temps réel pour ROS2, aucun kill ou relance nécessaire
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Nav-R1 : Raisonnement et navigation dans des scènes incarnées
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Implémentation officielle de « NavRAG : Générer des instructions à la demande des utilisateurs pour une navigation intégrée via un LLM de récupération augmentée » (ACL'25 Findings)
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Planification de mouvements ROS globale et locale pour les robots mobiles.
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Une intégration ROS d'ORB-SLAM2.
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Une implémentation SLAM visuelle sémantique combinant détection d'objets, analyse de mouvement et cartographie OctoMap.
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SLAM contextuel : SLAM à plan monoculaire sémantique pour les environnements à faible texture
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Approches de recâblage basées sur l'échantillonnage pour résoudre les problèmes de planification de mouvement d'un robot avec des obstacles dynamiques
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Une collection historique de références de recherche SLAM, maintenue jusqu'à son édition 2021.
Navigation et SLAMNOTES DE SÉLECTION
Faites correspondre les capteurs, les cadres de coordonnées et les hypothèses de localisation à l'environnement de déploiement. La cartographie, l'estimation de la pose, la planification du chemin et l'évitement des obstacles servent différentes parties de la pile de navigation.
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