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VDO_SLAM · halajun
VDO-SLAM: un sistema SLAM visivo dinamico sensibile agli oggetti
Navigazione e SLAMLA DIRECTORY DELL'AI INCORPORATA
Scopri il software di simulazione robot, il middleware ROS 2, la pianificazione del movimento e gli strumenti di apprendimento dei robot Python.
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VDO-SLAM: un sistema SLAM visivo dinamico sensibile agli oggetti
Navigazione e SLAM
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Codice di ricerca per l'apprendimento per rinforzo con abilità apprese a priori.
Strutture di apprendimento dei robot
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Implementazioni delle politiche di manipolazione dei robot RVT e RVT-2.
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Lichtblick è uno strumento integrato di visualizzazione e diagnosi per la robotica, disponibile nel tuo browser o come app desktop su Linux, Windows e macOS.
Strumenti di visualizzazione e dati
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Apprendi le basi della robotica attraverso l'esperienza pratica utilizzando ROS 2 e la simulazione Gazebo.
Simulazione e fisica
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Ricerca sulla navigazione visiva con assistenza multimodale naturale.
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Repository ufficiale GitHub per il documento "Visual Graph Memory with Unsupervised Representation for Visual Navigation", ICCV 2021
Navigazione e SLAM
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Codice di imitazione dell'apprendimento per la navigazione basata sulla visione con assistenza linguistica.
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GRIL-Calib: robot terrestre senza target Metodo di calibrazione estrinseca IMU-LiDAR che utilizza vincoli di movimento sul piano terrestre
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CarlaAir: Fai volare i droni all'interno di un mondo CARLA!! Un’infrastruttura unificata per l’intelligenza incarnata aria-terra
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Key.Net: rilevamento dei punti chiave tramite filtri CNN realizzati artigianalmente e appresi
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Implementazione ufficiale PyTorch di ODISE: segmentazione panottica a vocabolario aperto con modelli di diffusione testo-immagine [CVPR 2023 Highlight]
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R2D2: rilevatore e descrittore affidabile e ripetibile n.
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Implementazione ufficiale del "Rifiuto emergente della vista anomala nei trasformatori con messa a terra della geometria visiva"
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È una delle parti della mia tesi magistrale, che prevede il calcolo dell'errore di posa assoluto (APE) e dell'errore di posa relativo (RPE) di traiettorie raccolte da due ambienti: PySLAM e ORB-SLAM3
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📈 RISE: la percezione 3D rende l'imitazione dei robot del mondo reale semplice ed efficace
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