LA DIRECTORY DELL'AI INCORPORATA
Esplora i software di mappatura, localizzazione, odometria e navigazione per robot autonomi.
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AstraNav-Memory: Compressione dei contesti per la memoria lunga. Una struttura di memoria incentrata sull'immagine per la navigazione incorporata per tutta la vita tramite compressione del contesto visivo e Qwen2.5-VL. SOTA su GOAT-Bench e...
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Una piattaforma di simulazione virtuale per metodi di rilevamento, mappatura, controllo e comportamento di veicoli autonomi utilizzando ROS 2 e Gazebo.
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Questo repository intende consentire la consegna autonoma di droni con il drone Intel Aero RTF e il pilota automatico PX4. Il codice può essere eseguito sia sul drone reale che simulato su PC utilizzando Gazebo. È…
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Un pacchetto di esplorazione autonomo per ROS 2 Humble utilizzando Nav2 e SLAM Toolbox. Consente ai robot di esplorare ambienti sconosciuti, costruire mappe e recuperare da errori di localizzazione, risolvendo...
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Stack di automazione a sonda volante con mappatura del microscopio e controllo del movimento CNC.
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Un'implementazione di AVP-SLAM e alcuni nuovi contributi
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Libreria di localizzazione C++ Monte Carlo con pacchetti ROS.
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La base di codice per la piattaforma di manipolazione mobile BestMan.
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Questo archivio è l'implementazione ufficiale del nostro articolo (Dal reattivo al cognitivo: intelligenza spaziale ispirata al cervello per agenti incarnati)
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CCM-SLAM: SLAM monoculare collaborativo centralizzato robusto ed efficiente per team robotici
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Co-SLAM: codifiche di coordinate congiunte e parametrici sparsi per SLAM neurale in tempo reale
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implementazione cpp di algoritmi di robotica tra cui localizzazione, mappatura, SLAM, pianificazione e controllo del percorso
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dddmr_navigation è la soluzione di navigazione 3D per robot mobili che include mappatura/localizzazione/percezione/pianificazione del percorso/controller/stack di navigazione
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Il framework ufficiale di deep learning per il Robot Place Learning
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Odometria Deep LiDAR autosupervisionata per applicazioni robotiche
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Un agente di navigazione con apprendimento per rinforzo che utilizza osservazioni lidar e telecamere.
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Esplorazione e mappatura con autoapprendimento per robot mobili tramite apprendimento rinforzato profondo
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SLAM end-to-end con calibrazione della fotocamera, integrazione preventiva monoculare e rendering denso
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DSP-SLAM: SLAM orientato agli oggetti con Deep Shape Priors
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Implementazione dell'algoritmo D* lite in Python per "Ripianificazione rapida migliorata per la navigazione robotica in terreni sconosciuti"
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Un'implementazione ROS del pianificatore di approccio a finestra dinamica.
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NOTE SULLA SELEZIONE
Abbina sensori, fotogrammi di coordinate e ipotesi di localizzazione all'ambiente di distribuzione. La mappatura, la stima della posa, la pianificazione del percorso e l'evitamento degli ostacoli servono diverse parti dello stack di navigazione.
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