ros

Hệ thống theo dõi Lighthouse mã nguồn mở

Mesh Navigation Stack: Điều hướng robot di động hiệu quả trên địa hình không bằng phẳng

Trình điều khiển ROS cho Universal Robots hỗ trợ dòng CB3 và e-Series

Giao diện C++ nhẹ dựa trên Eigen cho các bộ giải lập trình phi tuyến tính (Ipopt, Snopt)

Một lớp voxel mới tận dụng các công cụ đồ họa 3D hiện đại để hiện đại hóa việc biểu diễn môi trường điều hướng.

Thuật toán NDT đa luồng và hỗ trợ SSE

🔥 Học tập hệ điều hành robot ROS (c++) (viết vào mùa hè năm 2020)

Kho lưu trữ này cung cấp các ví dụ minh họa cho ros2_control và ros2_controllers

Trình điều khiển thiết bị Livox trong ROS (tương thích với ROS và ROS2), hỗ trợ Lidar HAP và Mid-360.

Bộ điều khiển robot tổng quát đi kèm với ros2_control

Thư viện JavaScript tiêu chuẩn cho ROS

Project AirSim là sự phát triển của Microsoft từ AirSim, một nền tảng mô phỏng tiên tiến để xây dựng, huấn luyện và kiểm thử các hệ thống tự hành trong môi trường ảo có độ trung thực cao

Trình tải URDF cho Unity và THREE.js với các tệp ATHLETE URDF mẫu được NASA JPL cung cấp mã nguồn mở

Chuyển đổi tập dữ liệu KITTI sang tệp ROS bag một cách dễ dàng!

Phân đoạn mặt đất từ đám mây điểm Lidar

Triển khai thư viện khách ROS bằng Rust thuần túy.

Hệ thống bay tự động KR (KumarRobotics) dành cho máy bay không người lái bốn cánh trong môi trường không có GPS.

Các liên kết hữu ích về nội dung khác nhau liên quan đến AI, Thị giác máy tính và Robot.

Định vị chính xác dựa trên GNSS và IMU.

Tái dựng cảnh 3D tăng tốc bằng NVIDIA và nhà cung cấp bản đồ chi phí cục bộ Nav2 sử dụng nvblox.

GenZ-ICP: Thuật toán đo quãng đường LiDAR mạnh mẽ đạt chuẩn SOTA (IEEE RA-L 2025)

Khung làm việc dựa trên ROS và hình ảnh RPi để điều khiển máy bay không người lái chạy PX4.

AI Manipulator và Open Manipulator

Phương pháp tiếp cận mạnh mẽ cho đo đạc quãng đường LiDAR-Inertial không cần mô hình hóa cảm biến cụ thể

Điểm truy cập vào hệ thống MRS UAV.

Phát hiện đối tượng và phân đoạn ngữ nghĩa đám mây điểm 3D (Deep Learning) - Các phương pháp SOTA, mã nguồn, bài báo, tập dữ liệu, v.v.

Graph SLAM dựa trên đám mây điểm (pointcloud) được viết bằng C++ sử dụng thư viện open3D.

Hiệu chuẩn tay mắt chính xác và dễ sử dụng, đã hoạt động ổn định trong nhiều năm (2016-nay) với kinect, kinectv2, camera rgbd, thiết bị theo dõi quang học và một số robot bao gồm ur5 và kuka iiwa.

Các tiện ích Jupyter widget cho ROS, Robot Operating System

Gói phần mềm và trình bao bọc ROS cho thư viện phát hiện điểm đánh dấu thực tế tăng cường Aruco