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NavGround es un marco de navegación 2D de código abierto diseñado para capacitar a robots de tracción diferencial con planificación de movimiento en tiempo real basada en IA y evitación de colisiones. Aprovecha algoritmos de obstáculos de velocidad, modelos dinámicos y datos de sensores para generar trayectorias seguras en entornos dinámicos. Con una implementación ligera en C++ y una integración con ROS, los desarrolladores pueden desplegar rápidamente capacidades de navegación reactiva en plataformas móviles, garantizando operaciones robóticas fluidas, eficientes y seguras.
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Realidad virtual y aumentada
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Avatares y personajes
Plataformas y frameworks de IA
#navegación AI
#planificación de movimiento robótico
#evitación de colisiones
#fusión de sensores
#navegación en tiempo real
#robótica modular
#mapeo dinámico
#planificación de rutas
#robots autónomos
#compatibilidad con ROS
#generación de trayectorias
#dinámica robótica
#navegación basada en datos
#robótica de servicios
#APIs ligeras
#robótica de código abierto
#navegación personalizable
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NavGround
NavGround es un marco de navegación 2D de código abierto diseñado para capacitar a robots de tracción diferencial con planificación de movimiento en tiempo real basada en IA y evitación de colisiones. Aprovecha algoritmos de obstáculos de velocidad, modelos dinámicos y datos de sensores para generar trayectorias seguras en entornos dinámicos. Con una implementación ligera en C++ y una integración con ROS, los desarrolladores pueden desplegar rápidamente capacidades de navegación reactiva en plataformas móviles, garantizando operaciones robóticas fluidas, eficientes y seguras.
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¿Qué es NavGround?

NavGround es un marco de navegación integral impulsado por IA que proporciona planificación de movimiento reactiva, evitación de obstáculos y generación de trayectorias para robots diferenciales y holonómicos en entornos 2D. Integra representaciones dinámicas de mapas y fusión de sensores para detectar obstáculos estáticos y en movimiento, aplicando métodos de obstáculos de velocidad para calcular velocidades libres de colisiones que respetan la cinemática y dinámica del robot. La biblioteca ligera en C++ ofrece una API modular con soporte para ROS, permitiendo una integración fluida con sistemas SLAM, planificadores de rutas y bucles de control. El rendimiento en tiempo real y la capacidad de adaptación permiten que NavGround sea adecuado para robots de servicio, vehículos autónomos y prototipos de investigación en escenarios concurridos o dinámicos. La arquitectura extensible y las funciones de coste personalizables facilitan experimentos rápidos y optimización del comportamiento de navegación.

¿Quién usará NavGround?

    
  • Desarrolladores de robótica
  • 
  • Instituciones de investigación
  • 
  • Investigadores académicos
  • 
  • Startups de robótica
  • 
  • Integradores de plataformas móviles autónomas

¿Cómo usar NavGround?

    
  • Paso 1: Clona el repositorio de NavGround desde GitHub.
  • 
  • Paso 2: Construye la biblioteca en C++ usando CMake.
  • 
  • Paso 3: Integra NavGround en tu espacio de trabajo ROS y lanza el nodo de navegación.
  • 
  • Paso 4: Configura los parámetros del robot y del entorno en los archivos YAML proporcionados.
  • 
  • Paso 5: Alimenta los datos de sensores (por ejemplo, LiDAR, odometría) al nodo de navegación.
  • 
  • Paso 6: Monitorea las trayectorias en tiempo real y ajusta las funciones de coste según sea necesario.
  • 
  • Paso 7: Despliega en robots físicos o simulados y valida el rendimiento de navegación.

Plataforma

    
  • mac
  • 
  • windows
  • 
  • linux

Características y Beneficios Clave de NavGround

Las características principales

    
  • Planificación de movimiento reactiva
  • 
  • Evitación de colisiones basada en algoritmos de obstáculos de velocidad
  • 
  • Gestión de obstáculos dinámicos
  • 
  • Integración de fusión de sensores
  • 
  • API modular en C++
  • 
  • Integración con ROS
  • 
  • Funciones de coste personalizables
  • 
  • Generación de trayectorias en tiempo real

Los beneficios

    
  • Alto rendimiento en tiempo real
  • 
  • Huella ligera
  • 
  • Adaptable a entornos dinámicos
  • 
  • Compatibilidad perfecta con ROS
  • 
  • Altamente personalizable y extensible
  • 
  • Soporte de comunidad de código abierto

Principales Casos de Uso y Aplicaciones de NavGround

    
  • Navegación de robots de servicio en almacenes
  • 
  • Planificación de rutas para robots de entrega autónomos
  • 
  • Investigación en planificación de movimiento robótico
  • 
  • Evitación de obstáculos dinámicos en multitudes
  • 
  • Vehículos guiados automáticos en manufactura

Ventajas y desventajas de NavGround

Ventajas

Código abierto con desarrollo activo y apoyo de la comunidad
Especializado en navegación multiagente en tiempo real y planificación de movimientos
Adecuado para entornos complejos y dinámicos, mejorando la autonomía del robot
Soporta simulación y control, lo que ayuda en la investigación y despliegues prácticos

Desventajas

Principalmente enfocado en el dominio de la robótica, puede no ser adecuado para aplicaciones de IA no robóticas
La documentación podría requerir conocimientos previos de robótica e IA
No hay información directa sobre precios o soporte comercial disponible

Precios de NavGround

Cuenta con plan gratuitoNo
Detalles de la prueba gratuita
Modelo de precios
¿Se requiere tarjeta de crédito?No
Pagado a partir de
Cuenta con plan de por vidaNo
Frecuencia de facturación
Para los precios más recientes, por favor visite: https://idsia-robotics.github.io/navground/

FAQs sobre NavGround

¿Qué es NavGround?
¿Qué robots soporta NavGround?
¿Cómo puedo instalar NavGround?
¿Es compatible NavGround con ROS?
¿Puede NavGround evitar obstáculos dinámicos?
¿Qué tan personalizable es el marco?
¿Qué entradas de sensores acepta NavGround?
¿Es open-source NavGround?
¿Puedo usar NavGround en simulación?
¿Dónde puedo obtener soporte o reportar problemas?

Información de la Compañía NavGround

  • IDSIA Robotics
  • idsia-robotics
  • https://idsia-robotics.github.io

Análisis de NavGround

Visitas a lo Largo del Tiempo

Visitas Mensuales
1.1k
Duración Promedio de Visita
00:00:00
Páginas por Visita
1.06
Tasa de Rebote
42.68%
Sep 2025 - Nov 2025 Todo el Tráfico

Geografía

Top 4 Regiones
Indonesia
54.2%
Italy
21.71%
Turkey
21.29%
India
2.79%
Sep 2025 - Nov 2025 Global Solo de Escritorio

Fuentes de Tráfico

Search
46.17%
Direct
32.38%
Referrals
13.74%
Social
4.73%
Paid Referrals
1.76%
Mail
0.23%
Sep 2025 - Nov 2025 Solo de Escritorio

Reseñas de NavGround

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5/5
¿Recomiendas NavGround? ¡Deja un comentario a continuación!
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¿Principales Competidores y Alternativas de NavGround?

    
  • ROS Navigation Stack (move_base)
  • 
  • Navigation2 (Nav2)
  • 
  • TEB Local Planner
  • 
  • Open Motion Planning Library (OMPL)
  • 
  • Dynamic Window Approach (DWA)

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