NavGround는 2D 환경에서 차동 구동 및 홀로노믹 로봇을 위한 반응형 모션 플래닝, 장애물 회피, 경로 생성을 제공하는 포괄적인 AI 기반 내비게이션 프레임워크입니다. 동적 맵 표현과 센서 융합을 통합하여 정적 및 이동하는 장애물을 감지하고, 속도 장애물 방법을 적용하여 충돌 없는 속도를 계산하며, 로봇의 운동학과 역학을 준수합니다. 경량의 C++ 라이브러리는 모듈형 API와 ROS 지원을 제공하여 SLAM 시스템, 경로 계획자, 제어 루프와 원활하게 통합할 수 있게 합니다. 실시간 성능과 즉석에서 적응하는 성능 덕분에 서비스 로봇, 자율 차량, 연구 프로토타입에 적합하며, 복잡하거나 역동적인 시나리오에서도 우수한 성능을 발휘합니다. 프레임워크의 맞춤형 비용 함수 및 확장 가능 아키텍처는 빠른 실험과 내비게이션 행동의 최적화를 용이하게 합니다.

ePH-MAPF는 격자 기반 맵에서 수십에서 수백 개의 에이전트에 대해 충돌 없는 경로 계산을 위한 효율적인 파이프라인을 제공합니다. 우선순위 휴리스틱, 증분 검색 기법 및 사용자 정의 비용 지표(맨하탄, 유클리드)를 사용하여 속도와 해결책 품질을 균형 있게 조절합니다. 사용자들은 다양한 휴리스틱 기능을 선택하고, 라이브러리를 Python 기반 로보틱스 시스템에 통합하며, 표준 MAPF 시나리오에서 성능을 벤치마킹할 수 있습니다. 모듈식이고 잘 문서화된 코드베이스로, 연구자와 개발자가 동적 장애물 또는 특수 환경에 맞게 확장할 수 있습니다.