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NavGroundは、差動駆動ロボットにリアルタイムのAIベースの動作計画と衝突回避を可能にするために設計されたオープンソースの2Dナビゲーションフレームワークです。速度障害物アルゴリズム、ダイナミックモデル、およびセンサーデータを活用して動的環境で安全な軌道を生成します。軽量なC++実装とROS統合により、開発者はモバイルプラットフォームに反応的なナビゲーション機能を迅速に展開でき、スムーズで効率的かつ安全なロボット運用を実現します。
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NavGround
NavGroundは、差動駆動ロボットにリアルタイムのAIベースの動作計画と衝突回避を可能にするために設計されたオープンソースの2Dナビゲーションフレームワークです。速度障害物アルゴリズム、ダイナミックモデル、およびセンサーデータを活用して動的環境で安全な軌道を生成します。軽量なC++実装とROS統合により、開発者はモバイルプラットフォームに反応的なナビゲーション機能を迅速に展開でき、スムーズで効率的かつ安全なロボット運用を実現します。
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    Refly.AI は、非技術系のクリエイターが自然言語と視覚的キャンバスを使ってワークフローを自動化できるようにするプラットフォームです。
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Vertech Academy
Vertechは、学生と教師が効果的に学び、教えるために設計されたAIプロンプトを提供します。

NavGroundとは?

NavGroundは、2D環境において差動駆動およびホロノミックロボット向けに反応型の動作計画、障害物回避、軌道生成を提供する包括的なAI駆動ナビゲーションフレームワークです。ダイナミックマップ表現とセンサー融合を統合し、静的および動的な障害物を検出し、速度障害物法を適用してロボットの運動学およびダイナミクスに従った衝突しない速度を計算します。軽量なC++ライブラリはモジュール式APIとROSサポートを提供し、SLAMシステム、パスプランナー、制御ループとのシームレスな統合を可能にします。リアルタイム性能とオンザフライの適応性により、サービスロボット、自律走行車、研究プロトタイプに適しています。フレームワークのカスタマイズ可能なコスト関数と拡張可能なアーキテクチャは、ナビゲーション動作の迅速な実験と最適化を支援します。

誰がNavGroundを使うの?

    
  • ロボティクス開発者
  • 
  • 研究機関
  • 
  • 学術研究者
  • 
  • ロボティクススタートアップ
  • 
  • 自律移動プラットフォームのインテグレーター

NavGroundの使い方は?

    
  • ステップ1:GitHubからNavGroundリポジトリをクローンします。
  • 
  • ステップ2:CMakeを使用してC++ライブラリをビルドします。
  • 
  • ステップ3:NavGroundをROSワークスペースに統合し、ナビゲーションノードを起動します。
  • 
  • ステップ4:提供されるYAMLファイルでロボットと環境のパラメータを設定します。
  • 
  • ステップ5:センサーデータ(例:LiDAR、オドメトリ)をナビゲーションノードに投入します。
  • 
  • ステップ6:リアルタイムの軌道出力を監視し、必要に応じてコスト関数を調整します。
  • 
  • ステップ7:実機またはシミュレーションロボットに展開し、ナビゲーション性能を検証します。

プラットフォーム

    
  • mac
  • 
  • windows
  • 
  • linux

NavGroundの主な特長・利点

コア機能

    
  • 反応型動作計画
  • 
  • 速度障害物法による衝突回避
  • 
  • 動的障害物対応
  • 
  • センサーフュージョン統合
  • 
  • モジュール式C++ API
  • 
  • ROS統合
  • 
  • カスタマイズ可能なコスト関数
  • 
  • リアルタイム軌道生成

利点

    
  • 高速なリアルタイム性能
  • 
  • 軽量なフットプリント
  • 
  • 動的環境への適応性
  • 
  • ROSとのシームレスな互換性
  • 
  • 高度にカスタマイズ・拡張可能
  • 
  • オープンソースコミュニティサポート

NavGroundの主な使用ケース・アプリケーション

    
  • 倉庫サービスロボットのナビゲーション
  • 
  • 自律配送ロボットの経路計画
  • 
  • ロボット動作計画の研究
  • 
  • 群衆内の動的障害物回避
  • 
  • 製造における自動誘導車両

NavGround の長所と短所

長所

オープンソースで活発な開発とコミュニティサポートがあります
リアルタイムのマルチエージェントナビゲーションと動作計画に特化
複雑で動的な環境に適しており、ロボットの自律性を高めます
シミュレーションと制御をサポートし、研究や実用的な展開を支援します

短所

主にロボティクス分野に焦点を当てており、ロボット以外のAIアプリケーションには適さない可能性があります
ドキュメンテーションはロボティクスとAIの予備知識を必要とする場合があります
直接的な価格情報や商用サポート情報は利用できません

NavGround の価格設定

無料プランありNo
無料体験の詳細
料金モデル
クレジットカードが必要かNo
支払い開始
生涯プランありNo
請求頻度
最新の価格については、こちらをご覧ください: https://idsia-robotics.github.io/navground/

NavGroundのFAQs

NavGroundとは何ですか?
どのようなロボットに対応していますか?
インストール方法は?
ROSと互換性がありますか?
動的障害物を避けられますか?
フレームワークのカスタマイズ性は?
どのようなセンサー入力を受け付けますか?
オープンソースですか?
シミュレーションで使用できますか?
サポートや問題報告はどこに?

NavGround会社情報

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

NavGroundの分析

時間ごとの訪問

月間訪問数
536
平均訪問時間
00:00:00
訪問あたりのページ数
1.02
直帰率
41.34%
Dec 2025 - Feb 2026 のすべてのトラフィック

地理情報

トップ2地域
Switzerland
90.63%
United States
9.37%
Dec 2025 - Feb 2026 世界中のデスクトップのみ

トラフィックソース

Search
44.97%
Direct
30.93%
Referrals
19.68%
Social
3.38%
Paid Referrals
0.97%
Mail
0.07%
Dec 2025 - Feb 2026 デスクトップのみ

トップキーワード

キーワードトラフィッククリック単価
ricardo chavez garcia github io70 $ --
human-centered robot navigation—towards a harmoniously human–robot coexisting environment40 $ --
nanoflownet ai deck750 $ --
idsia430 $ --
dalle molle institute for artificial intelligence340 $ --

NavGround のレビュー

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5/5
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NavGroundの主な競合と代替品は?

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

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