NavGround est un cadre de navigation 2D open-source offrant une planification de mouvement réactive et une évitement d'obstacles pour des robots à conduite différentielle.
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.
Fonctionnalités principales de NavGround
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
Avantages et inconvénients de NavGround
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
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