Navigazione e SLAM

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Una pipeline di registrazione di nuvole di punti per la localizzazione dei robot e la percezione 3D.

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Tesi di Laurea Magistrale su Localizzazione e Mappatura Simultanea in ambienti dinamici. Ricostruisce separatamente sia l'ambiente statico che gli oggetti dinamici da esso, come le automobili.

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Mappatura dell'elevazione incentrata sul robot per la navigazione su terreni accidentati.

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Codice di ricerca per l'immaginazione della scena e l'esplorazione robotica efficiente.

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Localizzazione ROS 2 per robot da esterno: IMU, encoder a ruota e GPS fusi in un UKF a 23 stati a 100 Hz. Quando la stima va male, segnala quale sensore e perché, invece di andare alla deriva silenziosamente.…

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Gaussian-SLAM: SLAM denso fotorealistico con splatting gaussiano

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Moderno toolkit GNSS C++20: fusione RTK/PPP/CLAS/IMU.

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RL gerarchico per la navigazione interattiva con manipolatori mobili.

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Odometro visivo-inerziale HybVIO e sistema SLAM

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Questo pacchetto fornisce la localizzazione in una mappa predefinita utilizzando l'ICP e l'odometria (o le misurazioni IMU).

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ROS 2 implementazione di un robot teleoperato con feed video live utilizzando webrtc e SLAM utilizzando le stereocamere realsense. Funzionando su un Jetson Nano

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Odometria visiva inerziale con funzionalità SLAM e generazione di mesh 3D.

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Una pipeline di odometria LiDAR per robot mobili su ruote

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Un sistema LiDAR SLAM che funziona e basta

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Libreria iterativa del punto più vicino per la mappatura robotica 2D e 3D.

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Un robot ad azionamento differenziale viene controllato utilizzando ROS2 Jazzy in esecuzione su un Raspberry Pi 4 (con Ubuntu Server 24.04). Il veicolo è dotato di una fotocamera Raspberry Pi per il feedback visivo e di un...

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Localizzazione LIDAR 3D utilizzando la mappa della nuvola di punti in ROS 2 (non SLAM)

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Uno spazio di lavoro di navigazione ROS 2 che combina odometria inerziale LiDAR, rilocalizzazione e Nav2.

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SLAM LiDAR veloce

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LSD (LiDAR SLAM & Detection) è un'architettura di percezione open source per veicoli/robot autonomi

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In questo sistema viene sviluppato un semplice sistema in grado di rilocalizzare un robot su una mappa costruita. Il sistema è basato su LIO-SAM.

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Pacchetto ROS 2 di slam inerziale lidar ndt/gicp strettamente accoppiato

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La mia tesi di laurea. Visual SLAM, DL, mappe 3D sparse e dense e Computer Vision.

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Un pacchetto ROS per la localizzazione probabilistica di robot mobili con lidar 3D.