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lidar_localization_ros2 · rsasaki0109
Localisation LIDAR 3D à l'aide d'une carte de nuages de points dans ROS 2 (pas SLAM)
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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Localisation LIDAR 3D à l'aide d'une carte de nuages de points dans ROS 2 (pas SLAM)
Navigation et SLAM
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Un espace de travail de navigation ROS 2 combinant odométrie inertielle LiDAR, relocalisation et Nav2.
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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.
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Cadre de graphe factoriel pour l'optimisation des moindres carrés non linéaires.
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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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Algorithmes de planification, de cartographie et d'exploration des trajectoires des robots
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Nœuds ROS 2 encapsulant les fonctionnalités MRPT de base : localisation, navigation autonome, rawlogs, etc. SLAM est dans d'autres packages.
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Un système SLAM multi-robot modularisé avec cartographie d'élévation et convertisseur de carte de coûts pour une navigation facile. Différents algorithmes d’odométrie et de fermeture de boucle peuvent être facilement intégrés au système.
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CVPR 2026 - MSGNav : libérer la puissance du graphique de scène 3D multimodal pour la navigation embarquée Zero-Shot
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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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« Coordination multi-robots avec architecture agent-serveur pour la navigation autonome dans des environnements partiellement inconnus », IROS 2020
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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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Serveur MCP qui fournit des outils et des ressources pour contrôler et surveiller les robots à l'aide de Nav2.
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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)
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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