NavGround
0 BewertungenNavGround ist ein Open-Source-2D-Navigationsrahmen, der entwickelt wurde, um Differentialantriebsroboter mit Echtzeit-KI-basierter Bewegungsplanung und Kollisionsvermeidung zu befähigen. Es nutzt Geschwindigkeitshindernisalgorithmen, dynamische Modelle und Sensordaten, um sichere Trajektorien in dynamischen Umgebungen zu generieren. Mit leichter C++-Implementierung und ROS-Integration können Entwickler reaktive Navigationsfähigkeiten schnell auf mobilen Plattformen bereitstellen, um einen reibungslosen, effizienten und sicheren Roboterbetrieb zu gewährleisten.
Virtuelle & erweiterte Realität
Bildgenerierung
Avatare & Personas
KI-Plattformen & Frameworks
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#Echtzeitnavigation
#modulare Robotik
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NavGround
NavGround ist ein Open-Source-2D-Navigationsrahmen, der entwickelt wurde, um Differentialantriebsroboter mit Echtzeit-KI-basierter Bewegungsplanung und Kollisionsvermeidung zu befähigen. Es nutzt Geschwindigkeitshindernisalgorithmen, dynamische Modelle und Sensordaten, um sichere Trajektorien in dynamischen Umgebungen zu generieren. Mit leichter C++-Implementierung und ROS-Integration können Entwickler reaktive Navigationsfähigkeiten schnell auf mobilen Plattformen bereitstellen, um einen reibungslosen, effizienten und sicheren Roboterbetrieb zu gewährleisten.
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Ausgewählt
Was ist NavGround?
NavGround ist ein umfassender, KI-gesteuerter Navigationsrahmen, der reaktive Bewegungsplanung, Hindernisvermeidung und Trajektoriegenerierung für Differential- und holonomische Roboter in 2D-Umgebungen liefert. Es integriert dynamische Kartenrepräsentationen und Sensordatenfusion, um statische und bewegliche Hindernisse zu erkennen, und verwendet Geschwindigkeitshindernisalgorithmen zur Berechnung kollisionsfreier Geschwindigkeiten, die kinematische und dynamische Beschränkungen der Roboter berücksichtigen. Die leichte C++-Bibliothek bietet eine modulare API mit ROS-Unterstützung, die eine nahtlose Integration mit SLAM-Systemen, Pfadplanern und Steuerungsschleifen ermöglicht. Die Echtzeit-Performance und die Anpassungsfähigkeit machen NavGround geeignet für Serviceroboter, autonome Fahrzeuge und Forschungsprototypen in unübersichtlichen oder dynamischen Szenarien. Durch anpassbare Kostenfunktionen und eine erweiterbare Architektur erleichtert es schnelle Experimente und Optimierungen im Navigationsverhalten.
Wer wird NavGround verwenden?
- Robotics-Entwickler
- Forschungsinstitute
- Akademische Forscher
- Roboter-Startups
- Integratoren autonomer mobiler Plattformen
Wie verwendet man NavGround?
- Schritt 1: Klonen Sie das NavGround-Repository von GitHub.
- Schritt 2: Bauen Sie die C++-Bibliothek mit CMake.
- Schritt 3: Integrieren Sie NavGround in Ihren ROS-Workspace und starten Sie den Navigationsknoten.
- Schritt 4: Konfigurieren Sie Robotereinstellungen und Umweltparameter in den bereitgestellten YAML-Dateien.
- Schritt 5: Übergeben Sie Sensordaten (z.B. LiDAR, Odometrie) an den Navigationsknoten.
- Schritt 6: Überwachen Sie Echtzeit-Trajektorien und passen Sie bei Bedarf die Kostenfunktionen an.
- Schritt 7: Deployen Sie auf physischen oder simulierten Robotern und validieren Sie die Navigationsleistung.
Plattform
- mac
- windows
- linux
Die Kernfunktionen und Vorteile von NavGround
Vorteile
Open-Source mit aktiver Entwicklung und Community-Unterstützung
Spezialisiert auf Echtzeit-Multiagenten-Navigation und Bewegungsplanung
Geeignet für komplexe, dynamische Umgebungen zur Steigerung der Roboterautonomie
Unterstützt Simulation und Steuerung, was Forschung und praktische Einsätze erleichtert
Nachteile
Hauptsächlich auf den Robotikbereich fokussiert, möglicherweise nicht geeignet für nicht-robotische KI-Anwendungen
Die Dokumentation könnte Vorkenntnisse in Robotik und KI erfordern
Keine direkten Preisangaben oder Informationen zum kommerziellen Support verfügbar
| Hat einen kostenlosen Plan | No |
|---|---|
| Details zur kostenlosen Probeversion | |
| Preismodell | |
| Ist eine Kreditkarte erforderlich | No |
| Bezahlt ab | |
| Hat einen Lebenszeitplan | No |
| Abrechnungsfrequenz |
Analytik von NavGround
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42.68%
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Geografie
Top 4 Regionen
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Italy
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India
2.79%
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