(TRO 2025) NeuPAN: 首个通过基于模型的学习实现直接基于点的端到端机器人导航
NeuPAN planner 是首个通过基于模型的学习实现直接基于点的端到端机器人导航。 与传统的模块化的导航算法不同，NeuPAN结合了优化和学习的优势，能够直接将实时点云数据映射为控制命令，不依赖于地图或是目标识别算法等中间模块，实现了高精度，可解释，且易于部署的导航避障算法。
我们开源了论文代码及其ROS接口，欢迎试用反馈，提issue，和 star 支持。
论文标题；NeuPAN: Direct Point Robot Navigation with End-to-End Model-based Learning
论文预印本：https://arxiv.org/pdf/2403.06828.pdf
论文IEEE版本：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10938329
开源算法代码：https://github.com/hanruihua/NeuPAN
开源ROS接口： https://github.com/hanruihua/neupan_ros
项目地址： https://hanruihua.github.io/neupan_project
其他视频： https://www.bilibili.com/video/BV1Zx421y778/?spm_id_from=333.1387.list.card_archive.click
academic
（5/5）
6.9万播放
简介
订阅合集
NeuPAN: 通过基于模型的学习实现直接基于点的端到端机器人导航
02:57
一种用于杂乱环境中自主导航的加速避碰运动规划器
01:53
基于强化学习和速度障碍法的多机器人导航
04:28
rda-ros开源：RDA planner 的ROS接口及在自动驾驶和动态避障方面的应用展示
01:44
(TRO 2025) NeuPAN: 首个通过基于模型的学习实现直接基于点的端到端机器人导航
01:24
顶部