NVIDIA-ISAAC-ROS/isaac_ros_nvblox

解决的问题

Isaac ROS Nvblox 为机器人提供了一种实时重建 3D 场景并生成 2D 成本地图以用于导航的方法。这使得机器人能够使用基于视觉的方法避免障碍物，特别是与 Nav2 堆栈集成以进行路径规划。

工作原理

该系统使用 GPU 加速处理深度图像、彩色图像和姿态数据（来自 3D LiDAR 或深度相机等来源）。它利用 nvblox C++ 库构建环境的 3D 重建。然后将此 3D 数据切片为导航用的 2D 成本地图。

为应对动态环境，它提供三种操作模式：

• 静态：假设环境保持不变。
• 人员重建：使用 DNN 模型（PeopleSemSegNet）创建人员的分割掩码，将人员分离为重建中的独立部分。
• 动态重建：映射包含一般动态物体的场景。

适用人群

需要使用 NVIDIA GPU 实现实时 3D 地图构建和障碍物避让的自主导航系统开发人员。

主要亮点

• GPU 加速：使用 NVIDIA GPU 高效计算 3D 重建和成本地图。
• 实时可视化：将网格更新流式传输到 RViz，实现对 3D 场景的实时监控。
• 动态对象支持：提供专门用于映射人员和一般动态对象的模式。
• Nav2 集成：提供成本地图插件，可无缝集成到 ROS 2 导航堆栈中。