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.
NavGround Hauptfunktionen
Reaktive Bewegungsplanung
Kollisionsvermeidung basierend auf Geschwindigkeitshindernisalgorithmen
Umgang mit dynamischen Hindernissen
Sensorfusion-Integration
Modulare C++-API
ROS-Integration
Anpassbare Kostenfunktionen
Echtzeit-Trajektoriegenerierung
NavGround Vor- und Nachteile
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
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