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EAO-SLAM · yanmin-wu
EAO-SLAM: SLAM de objeto semidenso monocular baseado em Ensemble Data Association
Navegação e SLAMO DIRETÓRIO DE IA INCORPORADO
Explore software de mapeamento, localização, odometria e navegação para robôs autônomos.
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EAO-SLAM: SLAM de objeto semidenso monocular baseado em Ensemble Data Association
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Implementação para aprender um mapeamento de imagens urbanas que contêm objetos dinâmicos para imagens estáticas realistas adequadas para SLAM
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Arquitetura de fusão de sensores para estimativa, localização e mapeamento do estado do robô.
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Esta é a implementação oficial da locomoção humanóide baseada em voxel em "Gallant: Voxel Grid-based Humanoid Locomotion and Local-navigation across 3D Constrained Terrains"
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Aprendizagem de mapas com reconhecimento de geometria para localização de câmeras (CVPR2018)
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Habitat-GS: um simulador de navegação de alta fidelidade com respingos gaussianos dinâmicos
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NAVEGAÇÃO AUTÔNOMA DE ROBÔ USANDO ROS Robô Clearpath Husky A200 com simulações Gazebo e RViz usando diferentes algoritmos SLAM e Path Planning. Varredura a laser de 360 graus com dois SICK LMS511…
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Código para LGX (Exploração Guiada por Linguagem). Usamos LLMs para realizar a navegação do robô incorporado de maneira zero-shot.
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Aprendendo o modelo de transição mundial para navegação robótica socialmente consciente
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Uma estrutura de otimização modular para localização e mApping (MOLA)
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EMKG: memória multimodal e recuperação para navegação objeto-objeto de mundo aberto em ambientes dinâmicos.
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Implementação educacional em Python de otimização de pose-graph.
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GUI de ajuste de parâmetros Nav2 em tempo real para ROS2, sem necessidade de interrupção ou reinicialização
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Nav-R1: raciocínio e navegação em cenas incorporadas
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Implementação oficial de "NavRAG: Gerando instruções de demanda do usuário para navegação incorporada por meio de LLM aumentado de recuperação" (descobertas ACL'25)
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Planejamento de movimento global e local ROS para robôs móveis.
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Uma integração ROS de ORB-SLAM2.
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Uma implementação SLAM visual semântica que combina detecção de objetos, análise de movimento e mapeamento OctoMap.
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SLAM pop-up: SLAM de plano monocular semântico para ambientes de baixa textura
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Abordagens de religação baseadas em amostragem para resolver problemas de planejamento de movimento para um robô com obstáculos dinâmicos
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Uma coleção histórica de referências de pesquisa SLAM, mantida até sua edição de 2021.
Navegação e SLAMNOTAS DE SELEÇÃO
Combine sensores, coordene quadros e suposições de localização com o ambiente de implantação. Mapeamento, estimativa de pose, planejamento de caminho e prevenção de obstáculos atendem a diferentes partes da pilha de navegação.
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