ManifoldTechLtd/Odin-Nav-Stack

解決的問題

本專案為地面機器人（特別是 Unitree Go2）提供一個全面的導航與智慧堆疊，使用 Odin1 空間感測模組。它解決了機器人在複雜環境中實現自主導航的同時，透過語意物件偵測與自然語言互動理解周遭環境的挑戰。

工作原理

該堆疊將多個元件整合至模組化的 ROS1 架構中：

• 感測與建圖：使用 Odin1 模組進行 3D 建圖與持久化重定位。
• 路徑規劃：採用高效率神經規劃器（NeuPAN）實現局部避障與全域路徑規劃，具備防困策略與動態障礙物記憶功能。
• 語意理解：整合 YOLOv5 進行物件偵測，並透過 LLaMA.cpp 使用視覺-語言模型（VLM）生成場景的自然語言描述。
• 導航控制：支援視覺-語言導航（VLN），允許機器人根據語音或文字命令移動至特定物件。

適用對象

使用 Unitree Go2 或類似地面平台的機器人開發者與研究人員，需要一個結合傳統 SLAM 與現代 AI 驅動場景理解的生產級導航堆疊。

主要亮點

• 動態障礙物避讓：專為複雜環境中的安全移動設計的反應式局部規劃器。
• 自然語言導航：能透過「去椅子的左邊」等指令偵測、定位並導航至物件。
• 多模態 AI 集成：使用 VLM 提供上下文相關的場景描述。
• 神經規劃：實現 NeuPAN 端到端神經規劃器，用於高效率局部導航。
• 模組化部署：支援 Docker，可在 NVIDIA Jetson 硬體上快速部署。