NavGround
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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
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
| 無料プランあり | No |
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| 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 |
NavGroundの分析
時間ごとの訪問
月間訪問数
512
平均訪問時間
00:00:00
訪問あたりのページ数
1.01
直帰率
41.76%
Feb 2026 - Apr 2026 のすべてのトラフィック
地理情報
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