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NavGround是一個開源的2D導航框架,旨在賦能差動驅動機器人具備即時AI基礎的運動規劃和碰撞避免能力。它利用速度障礙算法、動態模型和感測器數據,在動態環境中生成安全路徑。通過輕量化的C++實現和ROS整合,開發者可以快速在移動平台上部署反應式導航功能,確保機器人運行平穩、高效且安全。
新增日期:
社交與郵件:
平台:
定價:
May 05 2025
--
虛擬與擴增實境
圖像生成
虛擬形象與角色
AI平台與框架
#AI導航
#機器人運動規劃
#避免碰撞
#傳感器融合
#即時導航
#模組化機器人技術
#動態地圖
#路徑規劃
#自動化機器人
#ROS相容
#軌跡生成
#機器人動力學
#數據驅動導航
#服務機器人
#輕量級API
#開源機器人技術
#可自訂導航
#適應型機器人
#速度障礙物
#研究原型
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NavGround是一個開源的2D導航框架,旨在賦能差動驅動機器人具備即時AI基礎的運動規劃和碰撞避免能力。它利用速度障礙算法、動態模型和感測器數據,在動態環境中生成安全路徑。通過輕量化的C++實現和ROS整合,開發者可以快速在移動平台上部署反應式導航功能,確保機器人運行平穩、高效且安全。
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#輕量級API
#開源機器人技術
#可自訂導航
#適應型機器人
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精選
NavGround 是什麼?
NavGround是一個全面的AI驅動導航框架,提供反應式運動規劃、避障和路徑生成,適用於2D環境下的差動與全向機器人。它整合動態地圖表示與傳感器融合技術,能識別靜態與動態障礙物,運用速度障礙法計算符合機器人運動學和動力學的無碰撞速度。輕巧的C++庫提供模組化API並支援ROS,可與SLAM系統、路徑規劃器和控制迴路無縫整合。NavGround的即時性能與動態適應能力,使其適用於在擁擠或動態場景中運作的服務機器人、自主車輛與研究原型。其可定製的成本函數與擴展架構,方便快速實驗及優化導航行為。
誰會使用 NavGround?
機器人技術開發者
研究機構
學術研究人員
機器人新創公司
自主移動平台整合商
如何使用 NavGround?
步驟一:從GitHub克隆NavGround儲存庫。
步驟二:使用CMake建立C++庫。
步驟三:將NavGround整合到你的ROS工作空間並啟動導航節點。
步驟四:在提供的YAML檔中配置機器人與環境參數。
步驟五:將感測器數據(例如LiDAR、里程計)輸入導航節點。
步驟六:監控實時路徑輸出,必要時調整成本函數。
步驟七:部署於實體或模擬機器人,並驗證導航性能。
平台
mac
windows
linux
NavGround 的核心特徵與益處
主要功能
反應式運動規劃
基於速度障礙的碰撞避免
處理動態障礙物
傳感器融合整合
模組化C++ API
ROS整合
可自訂的成本函數
實時路徑生成
優點
快速的實時性能
輕量化設計
適應動態環境
無縫支持ROS
高度可自訂與擴展
開源社群支援
NavGround 的主要使用案例與應用
倉儲服務機器人導航
自主配送機器人路徑規劃
機器人運動規劃研究
擁擠人群中的動態避障
製造業自動導引車
NavGround 的優點與缺點
優點
開源專案,且有活躍的開發和社群支持
專門用於即時多代理導航及運動規劃
適用於複雜且動態的環境,可提升機器人自主性
支援模擬與控制,有助於研究及實務部署
缺點
主要專注於機器人領域,可能不適用於非機器人AI應用
文件可能需要具備機器人及AI的先備知識
沒有提供直接的價格或商業支持信息
NavGround 的定價
有免費方案
No
免費試用詳情
定價模式
是否需要信用卡
No
付款起點
有終身方案
No
計費頻率
最新價格,請訪問:
https://idsia-robotics.github.io/navground/
NavGround 的常見問答
什麼是NavGround?
NavGround支持哪些機器人?
如何安裝NavGround?
NavGround兼容ROS嗎?
NavGround能避開動態障礙物嗎?
框架可自訂程度如何?
NavGround接受哪些感測器輸入?
NavGround是開源的嗎?
可以在模擬環境中使用NavGround嗎?
有問題或需要支援應該怎麼做?
NavGround 公司信息
IDSIA Robotics
idsia-robotics
https://idsia-robotics.github.io
NavGround 的分析
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平均訪問時長
00:00:00
每次訪問的頁面數
1.06
跳出率
42.68%
Sep 2025 - Nov 2025 所有流量
地理位置
前 4 區域
Indonesia
54.2%
Italy
21.71%
Turkey
21.29%
India
2.79%
Sep 2025 - Nov 2025 全球桌面版
流量來源
Search
46.17%
Direct
32.38%
Referrals
13.74%
Social
4.73%
Paid Referrals
1.76%
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0.23%
Sep 2025 - Nov 2025 桌面版
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