NVIDIA-ISAAC-ROS/isaac_ros_nvblox

何を解決するか

Isaac ROS Nvblox は、ロボットがリアルタイムで3Dシーンを再構築し、ナビゲーション用の2Dコストマップを作成する方法を提供します。これにより、ロボットは視覚ベースのアプローチで障害物を回避でき、特にNav2スタックと統合して計画を実行できます。

動作方法

このシステムは、GPUアクセラレーションを使用して深度画像、カラー画像、およびポーズデータ（3D LiDARや深度カメラなどから取得）を処理します。nvblox C++ライブラリを活用して環境の3D再構築を実現し、その3Dデータをナビゲーション用に2Dコストマップにスライスします。

動的環境に対応するため、以下の3つの動作モードを提供します：

• 静的：環境が変化しないと仮定します。
• 人間の再構築：DNNモデル（PeopleSemSegNet）を使用して人間のセグメンテーションマスクを作成し、再構築の別領域に分離します。
• 動的再構築：一般的な動的オブジェクトを含むシーンをマッピングします。

対象ユーザー

NVIDIA GPUを使用してリアルタイム3Dマッピングと障害物回避を必要とする自律ナビゲーションシステムを開発するロボティクス開発者。

特徴

• GPUアクセラレーション：NVIDIA GPUを使用して、3D再構築とコストマップの計算を効率的に行います。
• リアルタイム可視化：メッシュの更新をRVizにストリーミングし、ライブでの3Dシーン監視が可能になります。
• 動的オブジェクト対応：人間や一般的な動的オブジェクトをマッピングする専用モードを提供します。
• Nav2統合：ROS 2ナビゲーションスタックとのシームレスな統合を可能にするコストマッププラグインを提供します。