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NavGround est un cadre de navigation 2D open-source conçu pour doter les robots à conduite différentielle d'une planification de mouvement en temps réel basée sur l'IA et d'une évitement de collision. Il exploite des algorithmes d'obstacles de vitesse, des modèles dynamiques et des données de capteurs pour générer des trajectoires sûres dans des environnements dynamiques. Avec une implémentation légère en C++ et une intégration ROS, les développeurs peuvent déployer rapidement des capacités de navigation réactive sur des plates-formes mobiles, assurant des opérations robotiques fluides, efficaces et sûres.
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#navigation AI
#planification de mouvement robotique
#prévention des collisions
#fusion de capteurs
#navigation en temps réel
#robotique modulaire
#cartographie dynamique
#planification de trajectoire
#robots autonomes
#compatible ROS
#génération de trajectoires
#dynamique des robots
#navigation basée sur les données
#robotique de service
#API légères
#robotique open source
#navigation personnalisable
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NavGround
NavGround est un cadre de navigation 2D open-source conçu pour doter les robots à conduite différentielle d'une planification de mouvement en temps réel basée sur l'IA et d'une évitement de collision. Il exploite des algorithmes d'obstacles de vitesse, des modèles dynamiques et des données de capteurs pour générer des trajectoires sûres dans des environnements dynamiques. Avec une implémentation légère en C++ et une intégration ROS, les développeurs peuvent déployer rapidement des capacités de navigation réactive sur des plates-formes mobiles, assurant des opérations robotiques fluides, efficaces et sûres.
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Vedettes

Qu'est-ce que NavGround ?

NavGround est un cadre de navigation complet piloté par l'IA qui fournit une planification de mouvement réactive, une évitement d'obstacles et une génération de trajectoires pour des robots à conduite différentielle et holonomiques en environnements 2D. Il intègre des représentations de cartes dynamiques et la fusion de capteurs pour détecter des obstacles statiques et mobiles, en appliquant des méthodes d'obstacles de vitesse pour calculer des vitesses sans collision respectant la cinématique et la dynamique du robot. La bibliothèque C++ légère offre une API modulaire avec support ROS, permettant une intégration transparente avec des systèmes SLAM, des planificateurs de trajectoires et des boucles de contrôle. La performance en temps réel et l'adaptabilité en ligne font de NavGround un outil adapté aux robots de service, véhicules autonomes et prototypes de recherche opérant dans des scénarios encombrés ou dynamiques. La structure de l'architecture extensible et les fonctions de coût personnalisables facilitent l'expérimentation rapide et l'optimisation des comportements de navigation.

Qui va utiliser NavGround ?

    
  • Développeurs en robotique
  • 
  • Instituts de recherche
  • 
  • Chercheurs académiques
  • 
  • Startups en robotique
  • 
  • Intégrateurs de plateformes mobiles autonomes

Comment utiliser NavGround ?

    
  • Étape 1 : Clonez le dépôt NavGround de GitHub.
  • 
  • Étape 2 : Construisez la bibliothèque C++ avec CMake.
  • 
  • Étape 3 : Intégrez NavGround dans votre espace de travail ROS et lancez le nœud de navigation.
  • 
  • Étape 4 : Configurez les paramètres du robot et de l'environnement dans les fichiers YAML fournis.
  • 
  • Étape 5 : Alimentez le nœud de navigation avec des données de capteurs (par ex., LiDAR, odométrie).
  • 
  • Étape 6 : Surveillez les trajectoires en temps réel et ajustez les fonctions de coût au besoin.
  • 
  • Étape 7 : Déployez sur des robots physiques ou simulés et validez les performances de navigation.

Plateforme

    
  • mac
  • 
  • windows
  • 
  • linux

Caractéristiques et Avantages Clés de NavGround

Les fonctionnalités principales

    
  • Planification de mouvement réactive
  • 
  • Évitement d'obstacles basé sur l'algorithme d'obstacles de vitesse
  • 
  • Gestion des obstacles dynamiques
  • 
  • Fusion de capteurs intégrée
  • 
  • API modulaire en C++
  • 
  • Intégration ROS
  • 
  • Fonctions de coût personnalisables
  • 
  • Génération de trajectoires en temps réel

Les avantages

    
  • Performance en temps réel rapide
  • 
  • Empreinte légère
  • 
  • Adaptable à des environnements dynamiques
  • 
  • Compatibilité ROS transparente
  • 
  • Haute personnalisation et extensibilité
  • 
  • Support communautaire open-source

Principaux Cas d'Utilisation et Applications de NavGround

    
  • Navigation robotique pour services en entrepôt
  • 
  • Planification de parcours pour robots de livraison autonomes
  • 
  • Recherche en planification de mouvement robotique
  • 
  • Évitement d'obstacles dynamiques dans les foules
  • 
  • Véhicules guidés automatisés dans la fabrication

Avantages et inconvénients de NavGround

Avantages

Open source avec un développement actif et un soutien communautaire
Spécialisé dans la navigation multi-agent en temps réel et la planification de mouvements
Adapté aux environnements complexes et dynamiques, améliorant l'autonomie des robots
Prend en charge la simulation et le contrôle, ce qui aide à la recherche et aux déploiements pratiques

Inconvénients

Principalement axé sur le domaine de la robotique, peut ne pas convenir aux applications d'IA non robotiques
La documentation peut nécessiter des connaissances préalables en robotique et IA
Pas d'informations directes sur les tarifs ou le support commercial disponibles

Tarification de NavGround

Possède un plan gratuitNo
Détails de l'essai gratuit
Modèle de tarification
Carte de crédit requiseNo
Payé à partir de
Possède un plan à vieNo
Fréquence de facturation
Pour les derniers prix, veuillez visiter : https://idsia-robotics.github.io/navground/

FAQs sur NavGround

Qu'est-ce que NavGround ?
Quels robots sont supportés par NavGround ?
Comment installer NavGround ?
NavGround est-il compatible avec ROS ?
NavGround peut-il éviter des obstacles dynamiques ?
Dans quelle mesure le cadre est-il personnalisable ?
Quels capteurs NavGround accepte-t-il ?
NavGround est-il open-source ?
Puis-je utiliser NavGround en simulation ?
Où puis-je obtenir du soutien ou signaler des problèmes ?

Informations sur la Société NavGround

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

Analyse de NavGround

Visites au Fil du Temps

Visites Mensuelles
1.1k
Durée Moyenne des Visites
00:00:00
Pages par Visite
1.06
Taux de Rebond
42.68%
Sep 2025 - Nov 2025 Tout le Trafic

Géographie

Top 4 Régions
Indonesia
54.2%
Italy
21.71%
Turkey
21.29%
India
2.79%
Sep 2025 - Nov 2025 Mondial Bureau Seulement

Sources de Trafic

Search
46.17%
Direct
32.38%
Referrals
13.74%
Social
4.73%
Paid Referrals
1.76%
Mail
0.23%
Sep 2025 - Nov 2025 Bureau Seulement

Avis NavGround

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Principaux Concurrents et Alternatives 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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  • create picture with trump, vance etc. about the film rat race
  • line 1 image prompt: 'a small, peaceful village surrounded by green fields, with a humble farmer's house in the center, bathed in soft morning light.' let me know if you'd like the next line's image prompt!
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