ManifoldTechLtd/Odin-Nav-Stack

해결하는 문제

이 프로젝트는 Odin1 공간 센싱 모듈을 사용하여 로봇 플랫폼(특히 Unitree Go2)을 위한 포괄적인 내비게이션 및 지능 스택을 제공합니다. 고정밀 3D 매핑, 동적 장애물 회피, 그리고 자연어를 사용하여 환경을 이해하고 상호 작용하는 기능을 통합함으로써 복잡한 환경에서 로봇이 자율적으로 이동할 수 있도록 하는 과제를 해결합니다.

작동 방식

이 스택은 모듈식 ROS1 아키텍처를 기반으로 구축되었으며, 여러 핵심 구성 요소를 결합합니다:

• 센싱 및 매핑: Odin1 모듈을 사용하여 3D 매핑을 수행하고, 압축된 바이너리 맵을 통해 영구적인 재위치 추정을 구현합니다.
• 신경망 계획: NeuPAN 엔드투엔드 신경망 플래너를 채택하여 고성능 로컬 내비게이션을 수행하며, 방향 인식 A* 탐색 및 동적 장애물 메모리 기능을 갖추고 있습니다.
• 의미론적 이해: 객체 감지를 위해 YOLOv5를 통합하고, SmolVLM과 같은 비전-언어 모델(VLM)을 사용하여 장면에 대한 자연어 설명을 생성합니다.
• 내비게이션 제어: 전역 경로 계획과 반응형 로컬 플래너를 결합하여 자율 내비게이션을 가능하게 하며, 장애물을 우회하기 위한 "갇힘 탈출" 전략을 포함합니다.

대상 독자

Unitree Go2 또는 유사한 지상 플랫폼으로 작업하며 자율 내비게이션, 의미론적 객체 타겟팅 및 VLM 기반 장면 이해를 구현하고자 하는 로봇 공학 개발자 및 연구자.

하이라이트

• 동적 장애물 회피: 반응형 로컬 플래너와 갇힌 상태에서 벗어나기 위한 특수 전략을 포함합니다.
• 의미론적 내비게이션: 음성 또는 타이핑된 자연어 명령을 사용하여 특정 객체로 내비게이션할 수 있습니다.
• VLM 통합: 멀티모달 AI를 사용하여 문맥에 맞는 장면 설명을 생성할 수 있습니다.
• 고정밀 SLAM: 실시간 매핑 및 장기적인 재위치 추정을 지원합니다.
• Docker 배포: NVIDIA Jetson 기기를 위한 원커맨드 실행 설정을 제공합니다.