ManifoldTechLtd/Odin-Nav-Stack

何を解決するか

このプロジェクトは、Odin1空間センシングモジュールを使用して、地上ロボット（特にUnitree Go2）向けの包括的なナビゲーションおよびインテリジェンススタックを提供します。複雑な環境での自律的なナビゲーションを可能にするとともに、意味的オブジェクト検出と自然言語インタラクションを通じて周囲環境を理解するという課題に対処します。

動作方法

モジュール式のROS1アーキテクチャに複数のコンポーネントを統合しています：

• センシング＆マッピング：Odin1モジュールを使用して3Dマッピングと永続的な再局所化を実現。
• 経路計画：高パフォーマンスなニューラルプランナー（NeuPAN）を採用し、ローカル障害物回避とグローバル経路計画を実現。スタック回避戦略と動的障害物メモリを備えています。
• 意味的理解：YOLOv5によるオブジェクト検出と、LLaMA.cppを介したビジョン・ランゲージモデル（VLM）を統合し、シーンの自然言語記述を生成。
• ナビゲーション制御：ビジョン・ランゲージナビゲーション（VLN）をサポート。音声またはテキストによるコマンドに基づいて、特定のオブジェクトへ移動可能。

対象ユーザー

Unitree Go2や同様の地上プラットフォームで作業するロボティクス開発者および研究者。従来のSLAMと現代的なAI駆動のシーン理解を組み合わせたプロダクション対応ナビゲーションスタックが必要な方々。

特徴

• 動的障害物回避：複雑な環境での安全な運動を実現するリアクティブなローカルプランナー。
• 自然言語ナビゲーション：「椅子の左側へ行く」などのコマンドを使用して、オブジェクトの検出・局所化・ナビゲーションが可能。
• マルチモーダルAI統合：VLMを使用して文脈に基づいたシーン記述を提供。
• ニューラルプランニング：高パフォーマンスなローカルナビゲーション用に、NeuPANのエンドツーエンドニューラルプランナーを実装。
• モジュール式デプロイ：NVIDIA Jetsonハードウェアへの迅速なデプロイを可能にするDockerサポート。