Navigation et SLAM

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Dépôt Github officiel pour « Carte de rayonnement neuronal rendu pour la navigation visuelle ». (Point culminant du CVPR 2023)

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Exploration autonome pour ROS 2, avec deux algorithmes : Wanderer (basé sur l'heuristique) et Discoverer (basé sur les frontières, efficace pour les grandes cartes). La cartographie est gérée par Google Cartographer (SLAM)…

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Navigation autonome Full-stack ROS 2 : Nav2, SLAM Toolbox, RTAB-Map & ORB-SLAM3 VSLAM, Gazebo Harmonic, Docker, coordination de flotte multi-robots, fermeture de boucle collaborative, frontière coordonnée…

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Il s'agit du référentiel officiel de l'article "Vers une gaussienne 3D physiquement exécutable pour la navigation intégrée".

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SFM-AR-Visuel-SLAM

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L'application SLAM collecte des ressources d'installation et de test pour les systèmes LiDAR et SLAM visuel-inertiel.

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Slam Gmapping pour ROS2

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slamplay est une collection d'outils puissants pour commencer à jouer et expérimenter le SLAM en C++

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Modèle de génération vidéo clairsemé pour la navigation intégrée conditionné par un langage vague et une vérification à 100 % du monde réel

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SPOC : l'imitation des chemins les plus courts en simulation permet une navigation et une manipulation efficaces dans le monde réel

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Cadre Relative-SLAM utilisant l'ajustement de bundle clairsemé ; les responsables recommandent MOLA pour les travaux plus récents.

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Il s'agit d'un système SLAM de base point-ligne basé sur ORBSLAM2.

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SuperPoint + ORB_SLAM2

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TortoiseBot est un robot mobile open source basé sur ROS, extrêmement convivial et rentable, capable d'effectuer des opérations de téléopération, de cartographie manuelle et autonome, de navigation…

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Code de recherche Ventura pour la navigation conditionnée par les tâches avec des modèles de diffusion.

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L'implémentation Visibility-Aware RRT* pour la navigation critique en matière de sécurité avec des robots à perception limitée.

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Recherche de références pour le SLAM visuel et sémantique.

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Il s'agit d'une version améliorée d'ORB-SLAM3 qui ajoute un module de détection d'objets implémenté avec YOLOv5 pour réaliser le SLAM dans des environnements dynamiques.

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ZSON : navigation objet-objectif Zero-Shot utilisant des intégrations d'objectifs multimodaux. NeuroIPS 2022