Nawigacja i SLAM

Badania

AstraNav-Memory: Kompresja kontekstów dla długiej pamięci. Struktura pamięci zorientowana na obraz, umożliwiająca nawigację przez całe życie poprzez kompresję kontekstu wizualnego i Qwen2.5-VL. SOTA na ławce GOAT i…

Badania

Wirtualna platforma symulacyjna do wykrywania pojazdów autonomicznych, mapowania, kontroli i metod zachowania przy użyciu ROS 2 i Gazebo.

Badania

Repozytorium to ma umożliwiać autonomiczne dostarczanie przesyłek za pomocą drona Intel Aero RTF i autopilota PX4. Kod można wykonać zarówno na prawdziwym dronie, jak i symulować na komputerze PC za pomocą Gazebo. To…

Badania

Autonomiczny pakiet eksploracyjny dla ROS 2 Humble wykorzystujący Nav2 i SLAM Toolbox. Umożliwia robotom eksplorację nieznanych środowisk, tworzenie map i odzyskiwanie danych po błędach lokalizacyjnych, rozwiązując…

Badania

Stos automatyki latającej sondy z mapowaniem mikroskopu i sterowaniem ruchem CNC.

Otwarte źródło

Implementacja AVP-SLAM i kilka nowych rozwiązań

Otwarte źródło

Biblioteka lokalizacyjna C++ Monte Carlo z pakietami ROS.

Otwarte źródło

Baza kodu platformy mobilnego manipulatora BestMan.

Badania

To repozytorium stanowi oficjalną implementację naszego artykułu (Od reaktywnego do poznawczego: inteligencja przestrzenna inspirowana mózgiem dla agentów wcielonych)

Badania

CCM-SLAM: solidny i wydajny, scentralizowany, współpracujący monokular SLAM dla zespołów robotycznych

Otwarte źródło

Co-SLAM: wspólne współrzędne i rzadkie kodowanie parametryczne dla neuronowego SLAM w czasie rzeczywistym

Otwarte źródło

cpp implementacja algorytmów robotyki obejmujących lokalizację, mapowanie, SLAM, planowanie i sterowanie ścieżką

Otwarte źródło

UWAGA: To repozytorium jest nieaktualne

Otwarte źródło

dddmr_navigation to rozwiązanie nawigacji 3D dla robotów mobilnych, obejmujące mapowanie/lokalizację/percepcję/planowanie ścieżki/kontroler/stos nawigacyjny

Otwarte źródło

Oficjalna struktura głębokiego uczenia się dla uczenia się w miejscu robotów

Otwarte źródło

Samonadzorowana odometria głębokiego LiDAR do zastosowań robotycznych

Otwarte źródło

https://docs.nav2.org/

Badania

Środek nawigacyjny uczący się przez wzmacnianie, wykorzystujący obserwacje lidarowe i kamerowe.

Otwarte źródło

Samouczące się eksplorowanie i mapowanie robotów mobilnych poprzez uczenie się metodą głębokiego wzmacniania

Otwarte źródło

Kompleksowy SLAM z kalibracją kamery, wcześniejszą integracją monokularu i gęstym renderowaniem

Otwarte źródło

DSP-SLAM: obiektowy SLAM z priorytetami Deep Shape

Otwarte źródło

Implementacja algorytmu D* lite w Pythonie w celu „ulepszonego szybkiego ponownego planowania nawigacji robota w nieznanym terenie”

Otwarte źródło

Implementacja ROS planisty dynamicznego podejścia okiennego.

Badania

1. Warunki wstępne