用于使用 C++ 和 Python 进行专业机器人开发并涉及 ROS、自动驾驶和航空航天的精选工具列表
要停止重新发明轮子,您需要了解轮子。该列表试图展示软件和硬件开发中各种开放和免费的工具,这些工具在专业机器人开发中很有用。
您的贡献对于保持此列表的活力、提高质量和扩展它是必要的。您可以阅读有关其起源以及如何参与贡献指南和相关博客文章的更多信息。所有新项目条目都会有一条来自protontypes 的推文。
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- safe_numerics - 替换标准数字类型,错误时抛出异常。
- 飞行器 C++ 开发编码标准- 为 C++ 程序员提供指导和指导,使他们能够采用良好的编程风格和经过验证的编程实践,从而生成安全、可靠、可测试和可维护的代码。
- AUTOSAR 编码标准- 在关键和安全相关系统中使用 C++14 语言的指南。
- 用于工程的 W 模型和精益规模敏捷性- 福特应用了 Vector 的敏捷 V 模型方法,可用于安全相关的项目管理。
- Doorstop - 使用版本控制进行需求管理。
- capella - 全面、可扩展且经过现场验证的 MBSE 工具和方法,可成功设计系统架构。
- robmosys - RobMoSys 设想通过应用模型驱动的方法和工具,在当前以代码为中心的机器人平台之上构建集成方法。
- Papyrus for Robotics - 符合 RobMoSys 方法的机器人应用程序图形编辑工具。
- fossology - 一个可以从命令行运行许可证、版权和出口控制扫描的工具包。
- ScenarioArchitect - Scenario Architect 是一个基本的 Python 工具,用于生成、导入和导出短场景快照。
- 指南- 如何构建基于 ROS 的系统。
- yEd - 一款功能强大的桌面应用程序,可用于快速有效地生成高质量图表。
- yed_py - 生成可以在 yEd 中打开的 graphML。
- Plantuml - 用于在实时文档中动态生成 UML 图的 Web 应用程序。
- rqt_graph - 提供用于可视化 ROS 计算图的 GUI 插件。
- rqt_launchtree - 用于分层启动文件配置自省的 RQT 插件。
- cpp-dependencies - 检查 C++ #include 依赖关系的工具(以 .dot 格式创建的依赖关系图)。
- pydeps - Python 模块依赖关系图。
- aztarna - 机器人的足迹工具。
- draw.io - 一款免费的在线图表软件,用于制作流程图、流程图、组织结构图、UML、ER 和网络图。
- vscode-drawio - 此扩展将 Draw.io 集成到 VS Code 中。
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- ROS -(机器人操作系统)提供库和工具来帮助软件开发人员创建机器人应用程序。
- Awesome-ros2 - 很棒的机器人操作系统版本 2.0 (ROS 2) 资源和库的精选列表。
- Autoware.Auto - Autoware.Auto 将一流的软件工程应用于自动驾驶。
- Autoware.ai - Autoware.AI 是世界上第一个用于自动驾驶技术的“一体化”开源软件。
- OpenPilot - 开源自适应巡航控制 (ACC) 和车道保持辅助系统 (LKAS)。
- Apollo - 高性能、灵活的架构,可加速自动驾驶汽车的开发、测试和部署。
- PythonRobotics - 这是机器人算法的 Python 代码集合,特别是用于自主导航。
- 斯坦福自动驾驶汽车代码- 来自参加 DARPA 大挑战的汽车的斯坦福代码。
- astrobee - Astrobee 是一款自由飞行的机器人,设计为在国际空间站 (ISS) 内作为有效载荷运行。
- CARMAPlatform - 支持协作式自动驾驶插件。
- Automotive Grade Linux - Automotive Grade Linux 是一个协作开源项目,它将汽车制造商、供应商和技术公司聚集在一起,以加速互联汽车的完全开放软件堆栈的开发和采用。
- PX4 - 用于无人机和其他无人驾驶车辆的开源飞行控制软件。
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- mod_vehicle_dynamics_control - TUM Roborace 团队软件堆栈 - 路径跟踪控制、速度控制、曲率控制和状态估计。
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- open-source-rover - 基于 JPL 火星漫游车的自制 6 轮漫游车。
- pybotics - 用于机器人运动学和校准的开源且经过同行评审的 Python 工具箱。
- makani - 包含工作中的 Makani 飞行模拟器、控制器(自动驾驶仪)、可视化工具和指挥中心飞行监控工具。
- mir_robot - 这是一个将 MiR 机器人与 ROS 结合使用的社区项目。
- COMPAS - COMPAS 框架的机器人制造包。
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- ArduPilot - 用于自动驾驶车辆的开源控制软件 - 直升机/飞机/漫游车/船/潜水器。
- F Prime - 一个组件驱动的框架,可实现航天和其他嵌入式软件应用程序的快速开发和部署。
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- Visual Studio Code - 用于编辑-构建-调试周期的代码编辑器。
- atom - 21 世纪的可破解文本编辑器。
- Teletype - 与团队成员共享您的工作空间,并在 Atom 中实时协作处理代码。
- Sublime - 一个用于代码、标记和散文的复杂文本编辑器。
- ade-cli - ADE 开发环境(ADE)使用 docker 和 Gitlab 来管理每个项目开发工具和可选卷映像的环境。
- Recipe-wizard - 用于在远程无头服务器系统上使用 nvidia-docker2、CUDA、ROS 和 Gazebo 运行 OpenGL (GLX) 应用程序的 Dockerfile 生成器。
- Jupyter ROS - 适用于 ROS(机器人操作系统)的 Jupyter 小部件助手。
- ros_rqt_plugin - 适用于 Python 的 ROS Qt Creator 插件。
- xeus-cling - C++ 编程语言的 Jupyter 内核。
- ROS IDE - 此页面收集有关使用 ROS 集成开发环境 (IDE) 的经验和建议。
- TabNine - 全语言自动完成器。
- kite - 使用机器学习为您提供有用的 Python 代码补全。
- jedi - python 的自动完成和静态分析库。
- roslibpy - Python ROS Bridge 库允许使用 Python 和 IronPython 与开源机器人中间件 ROS 交互。
- pybind11 - C++11 和 Python 之间的无缝可操作性。
- Sourcetrail - 免费开源跨平台源代码浏览器。
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- ROSOnWindows - 适用于 Windows 的 ROS1 实验版本。
- live-share - 使用您最喜欢的工具轻松进行实时协作开发。
- cocalc - 云端协作计算。
- EasyClangComplete - Sublime Text 3 的强大 C/C++ 代码完成.
- vscode-ros - 用于机器人操作系统(ROS)开发的 Visual Studio 代码扩展。
- Awesome-hpp - 精选的纯头文件 C++ 库列表。
- Gitpod - 一个开源开发人员平台,可自动配置可立即编码的开发环境。
- ROS - C++ 中 ROS 节点标准化的模板。
- 启动- 有关如何为大型项目创建启动文件的模板。
- Bash - 一个 bash 脚本模板,结合了最佳实践和几个有用的功能。
- URDF - 有关如何为不同类型的机器人创建统一机器人描述格式 (URDF) 的示例。
- Python - 为 ROS 编写 Python 代码时应遵循的风格指南。
- Docker - minim-ade 项目中的 Dockerfile 显示了如何创建自定义基础映像的最小示例。
- VS Code ROS2 工作区模板- 使用 VSCode 作为 ROS2 开发 IDE 的模板。
- qemu-user-static - 通过 QEMU 和 binfmt_misc 启用不同的多架构容器的执行。
- 在 QNX 上交叉编译 ROS 2 - 介绍如何在 QNX 上交叉编译 ROS 2。
- Bloom - 一个发布自动化工具,可以更轻松地发布catkin包。
- superflore - 机器人操作系统的扩展平台发布管理器。
- catkin_tools - 用于使用 catkin 的命令行工具。
- Industrial_ci - ROS 存储库的简单持续集成存储库。
- ros_gitlab_ci - 包含有关如何对 GitLab 实例上托管的 ROS 项目使用持续集成 (CI) 的帮助程序脚本和说明。
- gitlab-runner - 运行测试并将结果发送到 GitLab。
- colcon-core - 命令行工具,用于改进构建、测试和使用多个软件包的工作流程。
- gitlab-release - 简单的 python3 脚本,用于将文件(从 ci)上传到当前项目版本(标签)。
- clang - 这是 C 系列语言(C、C++、Objective-C 和 Objective-C++)的编译器前端,它是作为 LLVM 编译器基础设施项目的一部分构建的。
- catkin_virtualenv - 通过 virtualenv 将 python 需求捆绑在 catkin 包中.
- pyenv - 简单的 Python 版本管理。
- aptly - Debian 存储库管理工具。
- cross_compile - 用于 ROS2 交叉编译的资源。
- docker_images - OSRF 在 ROS(2) 和 Gazebo 上维护的官方 Docker 镜像。
- robots_upstart - 提供了一套脚本来协助在 Ubuntu Linux PC 上启动后台 ROS 进程。
- robots_systemd - 用于管理 roscore 和 roslaunch 的启动和关闭的单元。
- ryo-iso - 一种现代 ISO 构建器,可简化从 yaml 配置文件部署完整机器人操作系统的过程。
- network_autoconfig - 在大多数用例中自动配置 ROS 网络,而不影响需要手动配置的使用。
- rosbuild - ROS 构建农场。
- cros - ROS 框架的单线程纯 C 实现。
- setup-ros - 此操作设置 ROS 和 ROS 2 环境以在 GitHub 操作中使用。
- 单元测试- 此页面列出了编写和运行 ROS 单元测试和集成测试的基本原理、最佳实践和策略。
- googletest - Google 的 C++ 测试框架。
- pytest - pytest 框架可以轻松编写小型测试,并可扩展以支持复杂的功能测试。
- doctest - 用于单元测试和 TDD 的最快、功能丰富的 C++11/14/17/20 单头测试框架。
- osrf_testing_tools_cpp - 包含 C++ 测试工具,用于 OSRF 项目。
- code_coverage - 用于运行覆盖率测试的 ROS 包。
- action-ros-ci - 使用 colcon 构建和测试 ROS 2 包的 GitHub Action。
- action-ros-lint - 在 ROS 2 包上运行 linter 的 GitHub 操作。
- cppcheck - C/C++ 代码的静态分析。
- hadolint - Dockerfile linter,验证内联 bash,用 Haskell 编写.
- shellcheck - shell 脚本的静态分析工具。
- catkin_lint - 检查 ROS 的 catkin 构建系统的包配置。
- pylint -Pylint 是一个 Python 静态代码分析工具,它可以查找编程错误,帮助执行编码标准,嗅探代码异味并提供简单的重构建议。
- black - 毫不妥协的 Python 代码格式化程序。
- pydocstyle - 一种静态分析工具,用于检查 Python 文档字符串约定的合规性。
- haros - ROS 应用程序代码的静态分析。
- pydantic - 使用 Python 类型提示进行数据解析和验证。
- heaptrack - 跟踪所有内存分配并使用堆栈跟踪注释这些事件。
- ros2_tracing - ROS 2 的跟踪工具。
- Linuxperf - 各种 Linux 性能材料。
- lptrace - 它可以让您实时查看 Python 程序正在运行哪些函数。
- Pyre-check - python 的高性能类型检查。
- FlameGraph - 可视化分析代码。
- gpuvis - GPU 跟踪可视化工具。
- 消毒剂-AddressSanitizer、ThreadSanitizer、MemorySanitizer。
- cppinsights - C++ Insights - 用编译器的眼睛查看源代码。
- 检查- 检查模块提供了用于了解活动对象的功能,包括模块、类、实例、函数和方法。
- Valgrind 或 GDB 中的 Roslaunch 节点- 当调试使用 roslaunch 启动的 roscpp 节点时,您可能希望在 gdb 或 valgrind 等调试程序中启动节点。
- pyperformance - Python 性能基准套件。
- qira - QIRA 是 strace 和 gdb 的竞争对手。
- gdb-frontend -GDBFrontend 是一个简单、灵活且可扩展的 GUI 调试器。
- lttng - 一个开源软件工具包,可用于同时跟踪 Linux 内核、用户应用程序和用户库。
- ros2-performance - 允许轻松创建任意 ROS2 系统,然后测量其性能。
- bcc - 用于基于 BPF 的 Linux IO 分析、网络、监控等的工具。
- tracy - 用于游戏和其他应用程序的实时、纳秒分辨率、远程遥测帧分析器。
- bpftrace - Linux eBPF 的高级跟踪语言。
- pudb - Python 的全屏控制台调试器。
- back-cpp - 一个漂亮的 C++ 堆栈跟踪漂亮打印机。
- gdb-dashboard - GDB 仪表板是一个使用 Python API 编写的独立 .gdbinit 文件,它启用了一个模块化界面,显示有关正在调试的程序的相关信息。
- hotspot - 用于性能分析的 Linux perf GUI。
- memory_profiler - 一个 python 模块,用于监视进程的内存消耗以及对 python 程序的内存消耗进行逐行分析。
- ros1_fuzzer - 该模糊器旨在通过对目标节点处理的主题执行模糊测试来帮助开发人员和研究人员发现 ROS 节点中的错误和漏洞。
- vscode-debug-visualizer - VS Code 的扩展,可在调试期间可视化数据。
- action-tmate - 使用 tmate 访问运行器系统本身,通过 SSH 调试 GitHub Actions。
- libstatistics_collector - ROS 2 库提供类来收集测量值并计算它们的统计数据。
- system_metrics_collector - ROS2 系统的轻量级实时系统指标收集器。
- git-fuzzy - 严重依赖 fzf 的 git CLI 接口.
- meld -Meld 是一个可视化差异和合并工具,可帮助您比较文件、目录和版本控制项目。
- tig - git 的文本模式界面。
- gitg - git 的图形用户界面。
- git-cola - 富含咖啡因的 Git GUI。
- python-gitlab - 一个 Python 包,提供对 GitLab 服务器 API 的访问。
- bfg-repo-cleaner - 像 git-filter-branch 一样删除大的或麻烦的 blob,但速度更快。
- nbdime - 用于比较和合并 Jupyter 笔记本的工具。
- 语义发布- 全自动版本管理和包发布。
- go-semrel-gitab - Gitlab 的自动化版本管理。
- Git-repo - Git-Repo 帮助管理许多 Git 存储库,上传到修订控制系统,并自动化部分开发工作流程。
- div - 用于探索 docker 镜像中每一层的工具。
- dvc - 数据集和机器学习模型的管理和版本控制。
- learnGitBranching - git 存储库可视化工具、沙箱以及一系列教育教程和挑战。
- gitfs - 您可以在本地挂载远程存储库的分支,并且对文件所做的任何后续更改都将自动提交到远程。
- git-secret - 使用允许的用户公钥加密文件,允许您信任的用户使用 pgp 及其密钥访问加密数据。
- git-sweep - 一个命令行工具,可以帮助您清理已合并到 master 中的 Git 分支。
- lazygit - git 命令的简单终端 UI,使用 gocui 库用 Go 编写。
- glab - 开源 GitLab 命令行工具。
- AI2-THOR - 具有 Unity 后端的 Python 框架,为家用机器人代理提供交互、导航和操作支持,由 200 多个自定义场景、1500 多个自定义注释对象和 200 多个动作组成。
- Drake - Drake 的目标是模拟非常复杂的机器人动力学。
- Webots - Webots 是一个与ROS和ROS2兼容(等等)的开源机器人模拟器。
- lgsv - LG 电子美国研发中心为自动驾驶汽车开发人员开发了一款基于 HDRP Unity 的多机器人模拟器。
- Carla - 用于自动驾驶研究的开源模拟器。
- Awesome-CARLA - 精彩的 CARLA 教程、博客和相关项目的精选列表。
- ros-bridge - CARLA 模拟器的 ROS 桥.
- scene_runner - 流量场景定义和执行引擎。
- deepdive - 自动驾驶汽车的端到端模拟。
- uuv_simulator - 用于水下机器人模拟的 Gazebo/ROS 软件包。
- AirSim - 基于虚幻引擎构建的自动驾驶汽车开源模拟器。
- self- Driving-car-sim - 使用 Unity 构建的自动驾驶汽车模拟器。
- ROSIntegration - 用于启用 ROS 支持的虚幻引擎插件。
- gym-gazebo - 使用 Gazebo 的 OpenAI 健身房扩展,称为gym-gazebo.
- gym-pybullet-drones - 基于 PyBullet 的 Gym 环境,用于四轴飞行器控制的单代理和多代理强化学习。
- safe-control-gym - 基于 PyBullet 的 CartPole 和 Quadrotor 环境(具有 CasADi 符号动力学和约束),用于安全且强大的基于学习的控制。
- Highway-env - 自动驾驶和战术决策任务的环境集合。
- VREP 接口- VREP 模拟器的 ROS 桥。
- car_demo - 这是在 Gazebo 9 中模拟 Prius,并使用 ROS Kinetic 发布传感器数据。
- sumo - Eclipse SUMO 是一个开源、高度可移植、微观和连续的道路交通模拟软件包,旨在处理大型道路网络。
- 开放模拟接口- 用于虚拟场景中自动驾驶功能环境感知的通用接口。
- ESIM - 开放式事件相机模拟器。
- Menge - 人群模拟框架。
- pedsim_ros - 由 Gazebo 社会力模型提供支持的行人模拟器。
- opencrg - 用于详细描述、创建和评估路面的开放文件格式和开源工具。
- esmini - 一个基本的 OpenSCENARIO 播放器。
- OpenSceneGraph - 一个开源高性能 3D 图形工具包,供视觉模拟、游戏、虚拟现实、科学可视化和建模等领域的应用程序开发人员使用。
- morse - 一个学术机器人模拟器,基于 Blender 游戏引擎和 Bullet 物理引擎。
- ROSIntegrationVision - 支持虚幻引擎项目中启用 ROS 的 RGBD 数据采集。
- fetch_gazebo - 包含 Fetch Robotics Fetch 和 Freight Research Edition 机器人的 Gazebo 模拟。
- rotors_simulator - 提供一些多旋翼模型。
- flow - 用于交通微观模拟的深度强化学习和控制实验的计算框架。
- gnss-ins-sim - GNSS + 惯性导航,传感器融合模拟器。运动轨迹生成器、传感器模型和导航。
- Ignition Robotics - 测试安全控制策略,并在持续集成测试中利用模拟。
- SubT 的模拟资产- 此集合包含 Gazebo 中 SubT 挑战虚拟竞赛的模拟资产。
- Gazebo_ros_motors - 目前包含两个 Gazebo 电机插件,一个带有理想的速度控制器,另一个没有模拟直流电机的控制器。
- map2gazebo - 用于从 2D 地图创建 Gazebo 环境的 ROS 包。
- sim_vehicle_dynamics - TUM Roborace 团队的车辆动力学仿真软件。
- gym-carla - CARLA 模拟器的 OpenAI 健身房包装器。
- simbody - 高性能 C++ 多体动力学/物理库,用于模拟铰接式生物力学和机械系统,如车辆、机器人和人体骨骼。
- gazebo_models - 该存储库保存 Gazebo 模型数据库。
- pylot - 在 CARLA 模拟器上运行的自动驾驶平台。
- Flightmare - Flightmare 由两个主要组件组成:基于 Unity 构建的可配置渲染引擎和用于动力学模拟的灵活物理引擎。
- champ -CHAMP 四足控制器的 ROS 软件包.
- rex-gym - 用于开源四足机器人的 OpenAI Gym 环境 (SpotMicro).
- Trick - 由 NASA 约翰逊航天中心开发,是一个功能强大的模拟开发框架,使用户能够为航天器开发的所有阶段构建应用程序。
- usv_sim_lsa - Gazebo 上的无人水面车辆模拟水流和风。
- 42 - 航天器姿态控制系统分析和设计的仿真。
- Complete_Street_Rule - 一种面向场景的设计工具,旨在使用户能够在 ArcGIS CityEngine 中快速创建按程序生成的多模式街道。
- AutoCore模拟- 为Autoware提供测试环境,仍处于早期开发阶段,以下内容可能会在更新期间发生变化。
- fields-ignition - 为 Ignition Gazebo 生成随机作物田地。
- Unity-Robotics-Hub - Unity 中机器人模拟的工具、教程、资源和文档的**存储库。
- BlueSky - BlueSky 的目标是为每个想要可视化、分析或模拟空中交通的人提供一个工具来实现这一目标,而没有任何限制、许可或限制。
- Cloe - 通过提供统一的闭环仿真接口,为自动驾驶软件组件的开发人员提供支持。
- Dynamic_ Logistics_Warehouse - 仓库动态环境的 Gazebo 模拟。
- OpenCDA - 用于在 CARLA+SUMO 下制作全栈协作驾驶自动化应用程序原型的通用框架。
- HRIM - 机器人硬件的信息模型。
- URDF - 统一机器人描述格式(URDF)解析代码的存储库。
- phobos - Blender 的插件,允许在所见即所得环境中创建 URDF、SDF 和 SMURF 机器人模型。
- urdf-viz - 可视化 URDF/XACRO 文件,URDF 查看器适用于 Windows/macOS/Linux.
- solidworks_urdf_exporter - SolidWorks 到 URDF 导出器。
- FreeCAD - 您自己的 3D 参数化建模器。
- kicad - 跨平台和开源电子设计自动化套件。
- PcbDraw - 将您的 KiCAD 板转换为适合引脚图的漂亮 2D 绘图。
- kicad-3rd-party-tools - 其他人为增强 KiCad PCB EDA 套件而制作的工具。
- PandaPower - 一种易于使用的开源工具,用于高度自动化的电力系统建模、分析和优化。
- LibrePCB - 一款适合所有人的强大、创新且直观的 EDA 工具。
- openscad - 用于创建实体 3D CAD 模型的软件。
- ngspice - 用于电气和电子电路的开源香料模拟器。
- GNSS-SDR - GNSS-SDR 为各种射频前端和原始样本文件格式提供接口,以标准格式生成处理输出。
- riscv - 免费且开放的 RISC 指令集架构。
- urdfpy - 一个简单易用的库,用于加载、操作、保存和可视化 URDF 文件。
- FMPy - 在 Python 中模拟功能模型单元 (FMU)。
- FMIKit-Simulink - 使用 Simulink 导入和导出功能模型单元。
- oemof-solph - 用于建模能源供应系统的模块化开源框架。
- NASA-3D-资源- 在这里您可以找到来自 NASA 内部的越来越多的 3D 模型、纹理和图像。
- SUAVE - 飞机设计工具箱。
- opem - 开源 PEMFC 仿真工具 (OPEM) 是一种用于评估质子交换膜燃料电池性能的建模工具。
- pvlib-python - 社区支持的工具,提供一组用于模拟光伏能源系统性能的函数和类。
- WireViz - 用于轻松记录电缆、线束和连接器引脚排列的工具。
- Horizon - EDA 是一个电子设计自动化软件包,支持印刷电路板设计的集成端到端工作流程,包括零件管理和原理图输入。
- tigl - TiGL 几何库可用于计算和处理存储在 CPACS 文件中的飞机几何形状。
- FoxBMS - 一个免费、开放且灵活的开发环境,用于设计电池管理系统。
- cadCAD - 一个 Python 软件包,可通过模拟协助设计、测试和验证复杂系统的过程,并支持蒙特卡罗方法、A/B 测试和参数扫描。
- OpenMDAO - 一个用于高效多学科优化的开源框架。
- ODrive - 目标是使在高性能机器人项目中使用廉价的无刷电机成为可能。
- OpenTirePython - 一个开源数学轮胎建模库。
- Inkscape Ray Optics - Inkscape 的扩展,可以更轻松地绘制光学图。
- OpenAeroStruct - 一种使用 OpenMDAO 执行航空结构优化的轻量级工具。
- tf2 - 变换库,它允许用户随着时间的推移跟踪多个坐标系。
- TriP - 适用于串联机器人、并联机器人以及两者混合的逆运动学库。
- litar_align - 一种用于查找 3D 激光雷达和 6 自由度位姿传感器之间的外部校准的简单方法。
- kalibr - Kalibr 视觉惯性校准工具箱。
- Calibnet - 使用 3D 空间变压器网络进行自监督外部校准。
- litar_camera_calibration - 用于查找 LiDAR 和相机之间的刚体变换的 ROS 包。
- ILCC - 反射强度辅助 3D LiDAR 自动准确的外部校准。
- easy_handeye - 用于手眼校准的简单、直接的 ROS 库。
- imu_utils - 用于分析 IMU 性能的 ROS 软件包工具。
- kalibr_allan - IMU Allan 标准偏差图,与 Kalibr 和惯性卡尔曼滤波器一起使用。
- pyquaternion - 用于表示和使用四元数的全功能 Python 模块。
- robots_calibration - 该软件包提供机器人许多参数的校准,例如:3D 相机内在参数、外在参数、关节角度偏移和机器人框架偏移。
- multi_sensor_calibration - 包含一个校准工具,用于校准由激光雷达、雷达和摄像头组成的传感器设置。
- LiDARTag - 使用点云激光雷达数据的实时基准标签。
- multicam_calibration - 相机的外部和内部校准。
- ikpy - 一个旨在性能和模块化的反向运动学库。
- livox_camera_lidar_calibration - 校准 Livox LiDAR 和相机之间的外部参数。
- litar_camera_calibration - 使用 ROS、OpenCV 和 PCL 进行相机 LiDAR 校准。
- e2calib - 包含从事件数据重建视频以进行校准的代码。
- SARosPerceptionKitti - 用于 KITTI 视觉基准套件感知(传感器处理、检测、跟踪和评估)的 ROS 包.
- multiple-object-tracking-lidar - 使用 LIDAR 扫描或点云检测、跟踪和分类多个对象的 C++ 实现。
- cadrl_ros - 用于经过深度 RL 训练的地面机器人动态避障的 ROS 包。
- AugmentedAutoencoder - 基于 RGB 的管道,用于对象检测和 6D 姿态估计。
- jsk_recognition - JSK 实验室中使用的感知包堆栈。
- GibsonEnv - 吉布森环境:具体代理的真实世界感知。
- morefusion - 通过体积融合进行 6D 姿势估计的多对象推理。
- se(3)-TrackNet - 当对象的 CAD 模型可用时,用于动态对象的 6D 姿态跟踪的包。
- DLIB - 用于使用 C++ 制作现实世界机器学习和数据分析应用程序的工具包。
- fastai - fastai 库使用现代最佳实践简化了快速准确的神经网络的训练。
- tpot - 一种 Python 自动化机器学习工具,可使用遗传编程优化机器学习管道。
- deap - Python 中的分布式进化算法。
- gym - 用于开发和比较强化学习算法的工具包。
- tensorflow_ros_cpp - 一个 ROS 包,允许在 C++ 中进行 Tensorflow 推理,而无需自己编译 TF。
- Tensorflow Federated - TensorFlow Federated (TFF) 是一个开源框架,用于机器学习和其他分散数据计算。
- finn - FPGA 上的快速、可扩展量化神经网络推理。
- Neuropod - Neuropod 是一个库,它提供了一个统一的接口来运行 C++ 和 Python 中多个框架的深度学习模型。
- leela-zero - 这是对 Alpha Go Zero 论文“在没有人类知识的情况下掌握围棋游戏”中描述的系统的相当忠实的重新实现。
- Trax - 一个专注于序列模型和强化学习的深度学习库。
- mlflow - 一个简化机器学习开发的平台,包括跟踪实验、将代码打包成可重复的运行以及共享和部署模型。
- Netron - 用于神经网络、深度学习和机器学习模型的可视化工具。
- MNN - 一个极快的轻量级深度学习框架,经过阿里巴巴关键业务用例的实际测试。
- Tensorforce - 一个开源深度强化学习框架,重点是模块化灵活的库设计以及研究和实践应用程序的简单易用性。
- 多巴胺- 用于强化学习算法快速原型设计的研究框架。
- Catalyst - 开发的重点是可重复性、快速实验和代码/想法重用。
- ray - 用于构建和运行分布式应用程序的快速而简单的框架。
- tf-agents - 一个可靠、可扩展且易于使用的 TensorFlow 库,用于上下文强盗和强化学习。
- ReAgent - Facebook 开发和使用的应用强化学习 (RL) 的开源端到端平台。
- Awesome-Mobile-Machine-Learning - 适用于 iOS、Android 和边缘设备的出色移动机器学习资源的精选列表。
- cnn-explainer - 通过交互式可视化学习卷积神经网络。
- modelzoo - 用于自动驾驶应用程序的机器学习模型的集合。
- nnstreamer-ros - 一组 Gstreamer 插件和 ROS 示例,使 Gstreamer 开发人员能够轻松有效地采用神经网络模型,并允许神经网络开发人员轻松有效地管理神经网络管道及其过滤器。
- dask - Python 的并行计算和任务调度。
- cupy - 使用 CUDA 加速的类似 NumPy 的 API.
- Thrust - 一个 C++ 并行编程库,类似于 C++ 标准库。
- ArrayFire - 通用 GPU 库。
- OpenMP - 一种应用程序编程接口,支持 C、C++ 和 Fortran 中的多平台共享内存多处理编程。
- VexCL -VexCL 是 OpenCL/CUDA/OpenMP 的 C++ 向量表达模板库.
- PYNQ - Xilinx 的开源项目,可以轻松使用 Zynq 所有可编程片上系统设计嵌入式系统。
- numba - 使用 LLVM 的 NumPy 感知动态 Python 编译器.
- TensorRT - 一个 C++ 库,用于在 NVIDIA GPU 和深度学习加速器上进行高性能推理。
- libcudacxx - 提供 C++ 标准库的异构实现,可在 CPU 和 GPU 代码中和之间使用。
- CV-pretrained-model - 计算机视觉预训练模型的集合。
- image_pipeline - 填补了从相机驱动程序获取原始图像和更高级别的视觉处理之间的空白。
- gstreamer - 一种基于管道的多媒体框架,将各种媒体处理系统链接在一起以完成复杂的工作流程。
- ros2_openvino_toolkit - 提供适用于 ROS 的神经网络运行时框架,可快速部署用于视觉推理的应用程序和解决方案。
- Vision_visp - 将 ViSP 视觉伺服库提供的 ViSP 移动边缘跟踪器包装到 ROS 包中。
- apriltag_ros - AprilTag 3 视觉基准检测器的 ROS 包装器。
- deep_object_pose - 深度对象姿势估计。
- DetectAndTrack - 检测和跟踪:高效姿势。
- SfMLearner - 用于深度和自我运动估计的无监督学习框架。
- imgaug - 用于机器学习实验的图像增强。
- Vision_opencv - 用于将 ROS 与 OpenCV 连接的软件包,这是一个用于实时计算机视觉的编程函数库。
- darknet_ros -YOLO ROS:ROS 的实时对象检测。
- ros_ncnn -用于 ROS 的 NCNN 推理引擎上的YOLACT / YOLO (除其他外) 。
- tf-pose-estimation - 使用 Tensorflow 和自定义架构实现深度姿势估计,以实现快速推理。
- find-object - 简单的 Qt 接口,用于尝试 SIFT、SURF、FAST、BRIEF 和其他特征检测器和描述符的 OpenCV 实现。
- yolat - 用于实时实例分割的简单、全卷积模型。
- Kimera-Semantics - 从 2D 数据实时 3D 语义重建。
- detectorron2 - 用于对象检测和分割的下一代研究平台。
- OpenVX - 实现性能和功耗优化的计算机视觉处理,这在嵌入式和实时用例中尤其重要。
- 3d-vehicle-tracking - 联合单目 3D 车辆检测和跟踪的正式实施。
- pysot - PySOT 的目标是为视觉跟踪研究提供高质量、高性能的代码库。
- 语义_slam - ROS 中使用手持 RGB-D 相机进行实时语义 slam.
- kitti_scan_unfolding - 我们在论文《基于扫描的 LiDAR 点云语义分割:一项实验研究》中提出了 KITTI 扫描展开。
- packnet-sfm - 由丰田研究所 (TRI) 的 ML 团队发明的自监督单目深度估计方法的官方 PyTorch 实现.
- AB3DMOT - 这项工作提出了一种简单而准确的实时基线 3D 多对象跟踪系统。
- monoloco - PyTorch 中“MonoLoco:单目 3D 行人定位和不确定性估计”的正式实现.
- Poly-YOLO - 基于 YOLOv3 的原始想法构建,并消除了它的两个弱点:大量重写标签和锚点分布效率低下。
- Satellite-image-deep-learning - 利用卫星和航空图像进行深度学习的资源。
- robosat - 航空和卫星图像的语义分割。
- big_transfer - 由 Google Research 创建的通用视觉表示学习模型。
- LEDNet - 用于实时语义分割的轻量级编码器-解码器网络。
- TorchSeg - 该项目旨在使用 PyTorch 为语义分割模型提供快速、模块化的参考实现。
- simpledet - 用于对象检测和实例识别的简单且多功能的框架。
- meshroom - Meshroom 是一款基于 AliceVision 摄影测量计算机视觉框架的免费开源 3D 重建软件。
- EasyOCR - 即用型光学字符识别 (OCR),支持 40 多种语言,包括中文、日语、韩语和泰语。
- pytracking - 基于 PyTorch 的用于视觉对象跟踪和视频对象分割的通用 Python 框架。
- ros_deep_learning - ROS 的深度学习推理节点,支持 NVIDIA Jetson TX1/TX2/Xavier 和 TensorRT.
- hyperpose - HyperPose:用于实时人体姿势估计的灵活库.
- fawkes - 针对面部识别系统的隐私保护工具。
- anonymizer - 用于混淆面孔和车牌的匿名器。
- opendatacam - 仅保存调查的元数据,特别是对象移动的路径或某个点的计数对象数量。
- Cam2BEV - 用于计算给定多个车载摄像头图像的语义分段鸟瞰 (BEV) 图像的 TensorFlow 实现。
- flownet2-pytorch - FlowNet 2.0 的 Pytorch 实现:深度网络光流估计的演变.
- Simd - 使用 SIMD 的 C++ 图像处理和机器学习库:SSE、SSE2、SSE3、SSSE3、SSE4.1、SSE4.2、AVX、AVX2、AVX-512、VMX(Altivec) 和 VSX(Power7)、NEON for手臂。
- AliceVision - 摄影测量计算机视觉框架,提供 3D 重建和相机跟踪算法。
- satpy - 一个 python 库,用于读取和操作气象遥感数据并将其写入各种图像和数据文件格式。
- eo-learn - 开源 Python 包的集合,旨在无缝访问和处理任何卫星舰队及时自动获取的时空图像序列。
- libvips - 内存需求低的快速图像处理库。
- pyroSAR - 大规模 SAR 卫星数据处理框架。
- CameraRadarFusionNet - TUM Roborace 团队软件堆栈 - 路径跟踪控制、速度控制、曲率控制和状态估计。
- cilantro - 一个用于处理点云数据的精益 C++ 库。
- open3d -Open3D:用于 3D 数据处理的现代库.
- SqueezeSeg - SqueezeSeg 的实现,用于 LiDAR 点云分割的卷积神经网络。
- point_cloud_io - 用于从文件(例如 ply、vtk)读取和写入点云的 ROS 节点。
- python-pcl - Python 绑定到点云库。
- libpointmatcher - 用于机器人中 2-D/3-D 映射的“迭代最近点”库。
- height_clustering - 使用 Velodyne 传感器生成的点云的快速且强大的聚类。
- Lidar-bonnetal - 用于自动驾驶的 LiDAR 点云的语义和实例分割。
- CSF - 基于布料模拟的LiDAR点云地面过滤/分割(裸地提取)方法。
- robots_body_filter - 高度可配置的 LaserScan/PointCloud2 过滤器,允许从测量中动态删除机器人的 3D 身体。
- grid_map - 用于移动机器人测绘的通用网格地图库。
- 高程映射- 以机器人为中心的高程映射,用于崎岖地形导航。
- rangenet_lib - 包含 RangeNet++ 推理如何与 TensorRT 和 C++ 接口配合使用的简单使用说明。
- pointcloud_to_laserscan - 将 3D 点云转换为 2D 激光扫描。
- octomap - 基于八叉树的高效概率 3D 映射框架。
- pptk - 来自 HEREMaps 的点处理工具包。
- gpu-voxels - GPU-Voxels 是一个基于 CUDA 的库,它允许在动画 3D 模型和来自各种 3D 传感器的实时点云之间进行高分辨率体积碰撞检测。
- spatio_temporal_voxel_layer - 一个新的体素层,利用现代 3D 图形工具来实现导航环境表示的现代化。
- LAStools - 屡获殊荣的高效 LiDAR 处理软件。
- PCDet - 基于 PyTorch 的通用代码库,用于从点云检测 3D 对象。
- PDAL - 用于转换和操作点云数据的 C++ BSD 库。
- PotreeConverter - 从 las、laz、binary ply、xyz 或 ptx 文件构建 potree 八叉树。
- fast_gicp - 基于 GICP 的快速点云配准算法的集合。
- ndt_omp - 多线程和 SSE 友好的 NDT 算法。
- Laser_line_extraction - 从 LaserScan 消息中提取线段的 ROS 包。
- Go-ICP - 实现全局最优 3D 点集配准的 Go-ICP 算法。
- PointCNN - 一个简单通用的点云特征学习框架。
- segmenters_lib - LiDAR 分段器库,用于基于分段的检测。
- MotionNet - 基于鸟瞰图的自动驾驶联合感知和运动预测。
- PolarSeg - 在线 LiDAR 点云语义分割的改进网格表示。
- traversability_mapping - 从 Velodyne VLP-16 激光雷达获取点云并输出用于实时自主导航的可遍历性地图。
- litar_super_resolution - 基于模拟的地面车辆激光雷达超分辨率。
- Cupoch - 使用 CUDA 实现快速 3D 数据处理和机器人计算的库。
- linefit_ground_segmentation - 地面分割算法的实现。
- Draco - 用于压缩和解压缩 3D 几何网格和点云的库。
- Votenet - 用于点云中 3D 对象检测的深度霍夫投票。
- litar_un Distortion - 基于外部 6DoF 位姿估计输入提供激光雷达运动不失真。
- superpoint_graph - 使用超点图进行大规模点云语义分割。
- RandLA-Net - 大规模点云的高效语义分割。
- Det3D - 第一个 3D 对象检测工具箱,提供许多 3D 对象检测算法(例如 PointPillars、SECOND、PIXOR)的现成实现。
- OverlapNet - 一种改进的 Siamese 网络,可预测 3D LiDAR 扫描生成的一对距离图像的重叠和相对偏航角。
- mp2p_icp - C++ 中的多基元到基元 (MP2P) ICP 算法库。
- OpenPCDet - 基于 LiDAR 的 3D 物体检测工具箱。
- torch-points3d - 用于在点云上进行深度学习的 Pytorch 框架。
- PolyFit - 从点云重建多边形表面。
- mmdetection3d - 用于通用 3D 对象检测的下一代平台。
- gpd - 将点云作为输入并生成可行抓取的姿势估计作为输出。
- SalsaNext - 用于自动驾驶的 LiDAR 点云的不确定性感知语义分割。
- Super-Fast-Accurate-3D-Object-Detection - 基于 3D LiDAR 点云的超快速和准确的 3D 对象检测(PyTorch 实现)。
- kaolin - 用于加速 3D 深度学习研究的 PyTorch 库。
- CamVox - 基于相机和 Livox 激光雷达的低成本 SLAM 系统。
- SA-SSD - 来自点云的结构感知单级 3D 对象检测。
- cuda-pcl - 使用基于 NVIDIA CUDA 的 PCL 加速机器人激光雷达。
- Urban_road_filter - 用于自动驾驶车辆的基于激光雷达的实时城市道路和人行道检测。
- 删除- 删除然后恢复。野外静态地图构建和构建静态地图的动态点去除工具。
- KISS-ICP - 一种 LiDAR 里程计管道,适用于大多数情况,无需调整任何参数。
- evo - 用于评估里程计和 SLAM 的 Python 包。
- robots_localization - 非线性状态估计节点包。
- fusion - 在机器人上实时执行传感器融合的通用架构。
- GeographicLib - 用于地理投影的 C++ 库。
- ntripbrowser - 用于浏览 NTRIP(通过 Internet 协议的 RTCM 网络传输)的 Python API。
- imu_tools - IMU 相关的过滤器和可视化工具。
- RTKLIB - RTKLIB 的一个版本,针对单频和双频低成本 GPS 接收器(尤其是 u-blox 接收器)进行了优化。
- gLAB - 在厘米级对 GNSS 可观测值(伪距和载波相位)进行精确建模,允许独立 GPS 定位、PPP、SBAS 和 DGNSS。
- ai-imu-dr - 包含我们仅基于 IMU 的轮式车辆航位推算的新颖准确方法的代码。
- Kalman-and-Bayesian-Filters-in-Python - 使用 Jupyter Notebook 的卡尔曼滤波器书籍。
- mcl_3dl - 一个 ROS 节点,用于为具有 3-D LIDAR 的移动机器人执行概率 3-D/6-DOF 定位系统。
- se2lam - 通过融合里程计和视觉对地面车辆进行 On-SE(2) 定位和绘图。
- mmWave-localization-learning - 来自毫米波传输的基于 ML 的定位方法 - 具有高精度和能源效率。
- dynamic_robot_localization - 一个 ROS 软件包,使用 PCL 提供 3 DoF 和 6 DoF 本地化,并允许使用 OctoMap 进行动态地图更新。
- eagleye - 一款利用 GNSS 和 IMU 进行车辆定位的开源软件。
- python-sgp4 - SGP4 卫星位置库的 Python 版本。
- PROJ - 制图投影和坐标转换库。
- rpg_trajectory_evaluation - 实现视觉(惯性)里程计的常用轨迹评估方法。
- pymap3d - 纯 Python(Numpy 可选)地理空间 ecef enu eci 的 3D 坐标转换。
- libRSF - 用于在线定位的强大传感器融合库。
- KISS-ICP - 一种 LiDAR 里程计管道,适用于大多数情况,无需调整任何参数。
- loam_velodyne - 激光里程计和测绘 (Loam) 是一种使用 3D 激光雷达进行状态估计和测绘的实时方法。
- lio-mapping - 紧耦合 3D 激光雷达惯性里程计和测绘(LIO-mapping)的实现。
- A-LOAM - LOAM 的高级实施。
- Fast LOAM - 快速且优化的激光雷达里程计和测绘。
- LIO_SAM - 通过平滑和映射的紧耦合激光雷达惯性里程计。
- cartographer_ros - 为 Cartographer 提供 ROS 集成。
- loam_livox - 适用于 Livox-LiDAR 的强大 LiDAR 里程计和测绘 (LOAM) 包。
- StaticMapping - 使用 LiDAR 绘制静态世界地图。
- 语义_suma - 使用 Surfel 映射和语义分割的语义映射。
- slam_toolbox - Slam Toolbox,用于使用 ROS 在潜在的海量地图中进行终身映射和本地化.
- maplab - 一个开放的视觉惯性映射框架。
- hdl_graph_slam - 使用 3D LIDAR 进行实时 6DOF SLAM 的开源 ROS 软件包。
- Interactive_slam - 与现有的自动 SLAM 包相比,我们只需最少的人力。
- LeGO-LOAM - 轻量级且地面优化的激光雷达里程计和可变地形测绘。
- pyslam - 包含 Python 中的单目视觉里程计 (VO) 管道。
- Kitware SLAM - Kitware 开发的仅 LiDAR 视觉 SLAM,以及 ROS 和 ParaView 包装以方便使用。
- Horizon_highway_slam - 适用于 Livox Horizon 激光雷达的强大、低漂移、实时高速公路 SLAM 包。
- mola - 用于定位和绘图的模块化系统。
- DH3D - 用于鲁棒大规模 6DOF 重定位的深度分层 3D 描述符。
- LaMa - LaMa 是一个用于机器人定位和绘图的 C++11 软件库。
- 扫描上下文- 用于地点识别和长期定位的全局 LiDAR 描述符。
- M-LOAM - 具有在线外部校准功能的多 LiDAR 系统的稳健里程计和测绘。
- orb_slam_2_ros - ORB_SLAM2 的 ROS 实现。
- orbslam-map- saving-extension - 在此扩展中,ORB 功能的地图将保存到磁盘上,作为将来沿同一轨道运行的参考。
- dso - 直接稀疏里程计。
- viso2 - libviso2 的 ROS 包装器,这是一个视觉里程计库。
- xivo - X 惯性辅助视觉里程计。
- rovio - 强大的视觉惯性里程计框架。
- LSD-SLAM - 大规模直接单目 SLAM 是一种实时单目 SLAM。
- CubeSLAM 和 ORB SLAM - CubeSLAM 和 ORB SLAM 的单目 3D 物体检测和 SLAM 包。
- VINS-Fusion - 强大且多功能的多传感器视觉惯性状态估计器。
- openvslam -OpenVSLAM:多功能视觉 SLAM 框架.
- 玄武岩- 具有非线性因子恢复的视觉惯性映射。
- Kimera - 用于实时度量语义同步定位和映射的 C++ 库,它使用相机图像和惯性数据构建带语义注释的环境 3D 网格。
- taglam - 基于 ROS 的包,使用 AprilTag 基准标记进行同步定位和绘图。
- LARVIO - 基于多状态约束卡尔曼滤波器的轻量级、精确且稳健的单目视觉惯性里程计。
- 基准点- 使用基准标记进行同步定位和绘图。
- open_vins - 用于视觉惯性导航研究的开源平台。
- ORB_SLAM3 - ORB-SLAM3:用于视觉、视觉惯性和多地图 SLAM 的精确开源库.
- Atlas - 从姿势图像重建端到端 3D 场景。
- vilib - 该库专注于带有 CUDA 的 VIO 管道的前端。
- hloc - 用于最先进的 6-DoF 视觉定位的模块化工具箱。它利用图像检索和特征匹配来实现分层定位,并且快速、准确且可扩展。
- ESVO - 使用基于立体事件的相机进行实时视觉里程计的新颖管道。
- gradslam - PyTorch 的开源可微密集 SLAM 库。
- OpenDRIVE - 用于道路网络逻辑描述的开放文件格式。
- MapsModelsImporter - 一个 Blender 插件,用于从谷歌地图导入模型。
- Lanelet2 - 用于自动驾驶的地图处理框架。
- barefoot - 在线和离线地图匹配,可以独立使用,也可以在云端使用。
- iD - JavaScript 中易于使用的 OpenStreetMap 编辑器。
- RapiD - iD 的增强版本,用于使用 Facebook 创建的 AI 进行地图绘制。
- segmap - 基于 3D 分段的地图表示形式。
- Mapbox - 一个 JavaScript 库,用于在网络上提供交互式、可定制的矢量地图。
- osrm-backend - 开源路由机 - C++ 后端。
- Ensuremapingtools - 基于桌面的工具,用于查看、编辑和保存 Autoware 等自动驾驶车辆平台的道路网络地图。
- geopandas - 一个向 pandas 对象添加对地理数据的支持的项目。
- MapToolbox - 在 Unity 中制作 Autoware 矢量地图的插件。
- imagery-index - 对地图绘制有用的航空和卫星图像索引。
- mapillary_tools - 用于处理图像并将图像上传到 Mapillary 的库。
- mapnik - 将像素完美的图像输出与闪电般快速的制图算法相结合,并公开 C++、Python 和 Node 中的接口。
- gdal - GDAL 是一个开源 X/MIT 许可的翻译器库,用于栅格和矢量地理空间数据格式。
- 草- GRASS GIS - 免费开源地理信息系统(GIS)。
- 3d-tiles - 流式传输大规模异构 3D 地理空间数据集的规范。
- osmnx - 用于街道网络的 Python。从 OpenStreetMap 检索、建模、分析和可视化街道网络和其他空间数据。
- Awesome-Interaction-aware-Trajectory-Prediction - 一系列关于轨迹预测的最先进的研究材料。
- sgan - 具有生成对抗网络的社会可接受的轨迹。
- Groot - 用于创建行为树的图形编辑器。符合BehaviorTree.CPP。
- BehaviourTree.CPP - C++ 中的行为树库。
- RAFCON - 使用具有并发状态执行功能的分层状态机来表示机器人程序。
- ROSPlan - ROS 系统中任务规划的通用框架。
- ad-rss-lib - 实现自动驾驶车辆责任敏感安全模型(RSS)的库。
- FlexBE - 基于 ROS 的 smach 的分层状态机图形编辑器。
- sts_bt_library - 该库提供了通过使用定义的树结构(如后备、序列或并行节点)来设置您自己的行为树逻辑的功能。
- SMACC - 一个事件驱动、异步、行为状态机库,用于用 C++ 编写的实时 ROS(机器人操作系统)应用程序。
- py_trees_ros - 扩展 py_trees 以与 ROS 一起使用的行为、树和实用程序。
- pacmod - 旨在允许用户使用 PACMod 线控驱动系统控制车辆。
- mpcc - 用于自动赛车的模型预测轮廓控制器。
- rrt - C++ RRT(快速探索随机树)实现。
- HypridAStarTrailer - 基于 Hybrid A* 的拖车路径规划算法。
- path_planner - KTH 研究概念车的混合 A* 路径规划器。
- open_street_map - 用于处理开放街道地图地理信息的 ROS 包。
- 开源汽车控制- 软件和硬件设计的组合,可实现现代汽车的计算机控制,以促进自动驾驶汽车技术的发展。
- fastrack - 快速安全跟踪 (FaSTrack) 的 ROS 实现.
- commonroad - 道路运动规划的可组合基准。
- 流量编辑器- 机器人流量的图形编辑器。
- Steering_functions - 包含一个 C++ 库,可为具有有限转弯半径的类车机器人实现转向功能。
- moveit - 易于使用的机器人操作平台,用于开发应用程序、评估设计和构建集成产品。
- flex-collision-library - 用于对一对由三角形组成的几何模型执行三种类型的邻近查询的库。
- 合气道- 用于运动学、动力学和优化的人工智能。
- casADi - 数值优化的符号框架,在稀疏矩阵值计算图上实现前向和反向模式的自动微分。
- ACADO Toolkit - 用于自动控制和动态优化的软件环境和算法集合。
- control-toolbox - 一个高效的 C++ 库,用于机器人技术的控制、估计、优化和运动规划。
- CrowdNav - 具有基于注意力的深度强化学习的人群感知机器人导航。
- ompl - 由许多最先进的基于采样的运动规划算法组成。
- openrave - 开放机器人自动化虚拟环境:用于测试、开发和部署机器人运动规划算法的环境。
- teb_local_planner - 基于定时弹性带的移动机器人考虑独特拓扑的最佳轨迹规划器。
- pinocchio - 刚体动力学算法及其分析导数的快速灵活实现。
- rmf_core - rmf_core 包提供机器人中间件框架(RMF)的集中功能。
- OpEn - 用于下一代机器人和自主系统快速准确的嵌入式优化的求解器。
- autogenu-jupyter - 该项目为非线性模型预测控制(NMPC)提供基于连续/GMRES 方法(C/GMRES 方法)的求解器以及 NMPC 的自动代码生成器。
- global_racetrajectory_optimization - 该存储库包含生成全局racetrajectories 的多种方法。
- toppra - 用于计算受运动学和动态约束的机器人的时间最优路径参数化的库。
- tinyspline -TinySpline 是一个小型但功能强大的库,用于插值、转换和查询任意 NURBS、B 样条线和贝塞尔曲线。
- 双四元数 ros - 用于双四元数 SLERP 的 ROS python 包.
- mb planner - 适用于狭小空间的飞行器规划器。用于 DARPA SubT 挑战赛。
- ilqr - 具有自动微分动力学模型的迭代线性二次调节器。
- EGO-Planner - 一种轻量级的基于梯度的局部规划器,无需 ESDF 构造,与一些最先进的方法相比,它显着减少了计算时间。
- pykep - 一个科学图书馆,为行星际轨迹设计研究提供基本工具。
- am_traj - 用于四旋翼攻击性飞行的基于交替最小化的轨迹生成。
- GraphBasedLocalTrajectoryPlanner - 在 Roborace Alpha 赛季期间在真实赛车上使用,并达到了 200 公里/小时以上的速度。
- se2_navigation - 纯追踪控制器和基于 Reeds-Shepp 采样的规划器,用于 SE(2) 空间中的导航。
- Ruckig - 瞬时运动生成。即时的。加加速度约束。时间最优。
- imgui - 旨在实现快速迭代并使程序员能够创建内容创建工具和可视化/调试工具。
- qtpy - 提供统一层以使用单个代码库支持 PyQt5、PySide2、PyQt4 和 PySide。
- mir - Mir 是一组用于构建基于 Wayland 的 shell 的库。
- rqt - 基于 Qt 的 ROS GUI 开发框架。它由三个部分/元包组成。
- 笼子- 这是笼子,一个 Wayland 信息亭。信息亭运行单个最大化的应用程序。
- chilipie - 易于使用的 Raspberry Pi 映像,可直接启动到全屏 Chrome.
- 铅笔- 每个人都可以使用的用于制作图表和 GUI 原型的工具。
- dynamic_reconfigure -dynamic_reconfigure 的重点是提供一种标准方法,将节点参数的子集公开给外部重新配置。
- ddynamic_reconfigure - 允许使用dynamic_reconfigure框架修改ROS节点的参数,而无需编写cfg文件。
- elements - 一个轻量级、细粒度、独立于分辨率的模块化 GUI 库。
- NanoGUI - 适用于 OpenGL 3.x 或更高版本的简约跨平台小部件库。
- pyo - 用 C 编写的 Python 模块,包含用于各种音频信号处理类型的类。
- rhasspy -Rhasspy(发音为 RAH-SPEE)是一个离线的多语言语音助手工具包,灵感来自 Jasper,可以与 Home Assistant、Hass.io 和 Node-RED 配合良好。
- mycroft-core -Mycroft 是一个可破解的开源语音助手。
- DDSP - 常见 DSP 功能(例如合成器、波形整形器和滤波器)的可微分版本的库。
- NoiseTorch - 创建一个可以在任何应用程序中抑制噪音的虚拟麦克风。
- DeepSpeech - 一个开源的语音转文本引擎,使用基于百度深度语音研究论文的机器学习技术训练的模型。
- waveglow - 用于语音合成的基于流的生成网络。
- TTS - 用于文本转语音的深度学习工具包,经过研究和生产的实际考验。
- the-art-of-command-line - 在一页内掌握命令行。
- dotfiles ofcorner - 强大的 zsh 和 vim 点文件.
- dotbot - 引导您的点文件的工具。
- Prompt-hjem - 一个漂亮的 zsh 提示符。
- ag - 类似于 ack 的代码搜索工具,但速度更快。
- fzf - 命令行模糊查找器。
- pkgtop - 为 GNU/Linux 设计的交互式包管理器和资源监视器。
- asciimatics - 一个跨平台包,用于执行类似诅咒的操作,加上更高级别的 API 和小部件来创建文本 UI 和 ASCII 艺术动画。
- gocui - 旨在创建控制台用户界面的极简 Go 包。
- TerminalImageViewer - 小型 C++ 程序,使用 RGB ANSI 代码和 unicode 块图形字符在(现代)终端中显示图像。
- rosshow - 使用 Unicode/ASCII 艺术在终端内可视化 ROS 主题.
- python-prompt-toolkit - 用于在 Python 中构建强大的交互式命令行应用程序的库。
- guake - GNOME 的下拉终端。
- wemux - 多用户 Tmux 变得简单。
- tmuxp - 基于 libtmux 构建的会话管理器。
- mapscii - 控制台的世界地图渲染器。
- terminator - 该项目的目标是生产一个用于排列终端的有用工具。
- 蝙蝠- 有翅膀的猫(1)克隆。
- fx - 命令行工具和终端 JSON 查看器。
- tmate - 即时终端共享。
- xdot - 用 Graphviz 的点语言编写的图形的交互式查看器。
- guacamole - 无客户端远程桌面网关。它支持 VNC、RDP 和 SSH 等标准协议。
- ros3djs - 与 ROS JavaScript 库一起使用的 3D 可视化库。
- webviz - 基于 Web 的可视化库,例如 rviz。
- plotly.py - Python 的开源交互式图形库。
- PlotJuggler - 您值得拥有的时间序列可视化工具。
- bokeh - 浏览器中的交互式数据可视化,来自 Python。
- 瞧- 从 Jupyter 笔记本到独立的 Web 应用程序和仪表板。
- Pangolin - Pangolin 是一个轻量级便携式快速开发库,用于管理 OpenGL 显示/交互和抽象视频输入。
- rqt_bag - 提供用于显示和重放 ROS bag 文件的 GUI 插件。
- kepler.gl - Kepler.gl 是一个强大的开源地理空间分析工具,适用于大规模数据集。
- qgis_ros - 在功能强大的 GIS 环境中访问打包和实时主题数据。
- openmct - 基于网络的任务控制框架。
- web_video_server - 多种格式的 ROS 图像主题的 HTTP 流。
- RVizWeb - 提供了一种构建和启动 Web 应用程序的便捷方法,其功能类似于 RViz。
- marvros - MAVLink 到 ROS 网关,带有地面控制站代理.
- Octave - 提供方便的命令行界面,用于以数值方式解决线性和非线性问题,以及使用与 Matlab 基本兼容的语言执行其他数值实验。
- streetscape.gl - Streetscape.gl 是一个用于可视化 XVIZ 协议中的自主和机器人数据的工具包。
- urdf-loaders - 适用于 Unity 和 THREE.js 的 URDF 加载器,带有示例 ATHLETE URDF 文件.
- obs-studio - 用于直播和屏幕录制的免费开源软件。
- K3D-tools - 用于 3D 可视化的 Jupyter 笔记本扩展。
- PyQtGraph - 用于科学/工程应用的快速数据可视化和 GUI 工具。
- ipygany - Jupyter Notebook 中的 3-D 科学可视化.
- Foxglove Studio - 用于机器人可视化和调试的 Web 和桌面应用程序;积极维护 webviz 的分支。
- ROS-Mobile - Android 的可视化和控制应用程序。
- labelbox - 注释数据以构建和发布人工智能应用程序的最快方法。
- PixelAnnotationTool - 快速注释图像。
- LabelImg - 图形图像注释工具和标签图像中的对象边界框。
- cvat - 强大且高效的计算机视觉注释工具(CVAT)。
- point_labeler - 用于标记单个点云或点云流的工具。
- label-studio - Label Studio 是一种具有标准化输出格式的多类型数据标记和注释工具。
- napari - 适用于 python 的快速、交互式、多维图像查看器。
- 语义分割编辑器- 基于网络的标签工具,用于创建 AI 训练数据集(2D 和 3D)。
- 3d-bat - 用于点云和图像标签的 3D 边界框注释工具。
- labelme - 使用 Python 进行图像多边形注释(多边形,矩形,圆形,线,点和图像级标志注释)。
- 通用数据工具- 在简单的 Web 界面或桌面应用程序中协作和标记任何类型的数据、图像、文本或文档。
- BMW-Labeltool-Lite - 为您提供易于使用的标签工具,用于最先进的深度学习培训目的。
- 3d-annotation-tool - 使用边界框、矩形、关键点等注释点云的轻量级工具。
- CloudCompare - CloudCompare 是一款 3D 点云(和三角网格)处理软件。
- Potree - 用于大型数据集的 WebGL 点云查看器。
- point_cloud_viewer - 使查看大量点云变得简单方便。
- LidarView - 对激光雷达传感器实时捕获的 3D LiDAR 数据执行实时可视化和轻松处理。
- VeloView - 对 Velodyne HDL 传感器实时捕获的 3D LiDAR 数据进行实时可视化。
- entwine - 用于大规模点云的数据组织库,旨在征服数万亿个点以及桌面规模点云的数据集。
- polyscope - 用于查看网格和点云等 3D 数据的 C++ 和 Python 查看器。
- Pcx - Unity 的点云导入器和渲染器。
- ImmersivePoints - 虚拟现实设备的网络应用程序,以最自然的方式探索 3D 数据。
- mapviz - 用于 2D 数据的模块化 ROS 可视化工具。
- rviz_cinematographer - 易于使用的工具来创建和编辑 rviz 摄像机的轨迹。
- rviz_satellite - 在 RViz 中显示互联网卫星图像。
- rviz_visual_tools - 用于在 Rviz 中显示形状和网格的 C++ API 包装器.
- xpp - 腿式机器人运动计划的可视化。
- rviz 立体- 3D 立体渲染向每只眼睛显示不同的视图,使场景看起来具有深度。
- jsk_visualization - 用于 rviz 和 rqt 的 Jsk 可视化 ros 软件包.
- moveit_visual_tools - 用于显示和调试 MoveIt! 的辅助函数 Rviz 中的数据通过已发布的标记进行。
- rosmon - ROS 节点启动器和监控守护进程。
- multimaster_fkie - 基于 GUI 的管理环境,对于管理 ROS 启动配置和控制运行节点非常有用。
- collectd - 一个小型守护进程,定期收集系统信息并提供以各种方式存储和监视值的机制。
- lnav - 增强的日志文件查看器,利用可以从正在查看的文件中收集的任何语义信息,例如时间戳和日志级别。
- htop - Unix 系统的交互式文本模式进程查看器。它的目标是成为更好的“顶尖”。
- atop - Linux 系统和进程监视器,具有日志记录和重播功能。
- psutil - 用于 Python 中进程和系统监控的跨平台库。
- gputil - 一个 Python 模块,用于在 Python 中使用 nvidia-smi 以编程方式从 NVIDA GPU 获取 GPU 状态。
- gpustat - 一个简单的命令行实用程序,用于查询和监控 GPU 状态。
- nvtop - NVIDIA GPU htop 之类的监控工具。
- ShellHub - ShellHub 是一个现代 SSH 服务器,用于通过命令行(使用任何 SSH 客户端)或基于 Web 的用户界面远程访问 Linux 设备,被设计为 sshd 的替代品。将 ShellHub 视为边缘和云计算的集中式 SSH。
- Sshwifty -Sshwifty 是专为 Web 设计的 SSH 和 Telnet 连接器。
- spdlog - 非常快、仅标头/编译的 C++ 日志库。
- ctop - 用于容器指标的类似 Top 的界面。
- ntop - 基于 Web 的流量和安全网络流量监控。
- jupyterlab-nvdashboard - 用于显示 GPU 使用情况仪表板的 JupyterLab 扩展。
- ncdu - Ncdu 是一个带有 ncurses 接口的磁盘使用分析器。
- borg - 具有压缩和验证加密功能的重复数据删除归档程序。
- bag-database - 对 bag 文件进行编目并提供基于 Web 的 UI 来访问它们的服务器。
- marv-robotics - MARV Robotics 是一个强大且可扩展的数据管理平台。
- kitti2bag - 以简单的方式将 KITTI 数据集转换为 ROS bag 文件。
- pykitti - 用于处理 KITTI 数据的 Python 工具。
- rosbag_editor - 使用简单的 GUI 从给定的 rosbag 创建一个 rosbag。
- nextcloud -Nextcloud 是一套客户端服务器软件,用于创建和使用文件托管服务。
- ros_type_introspection - 反序列化编译时未知的 ROS 消息。
- syncthing - 连续文件同步程序。
- rqt_bag_exporter - Qt GUI 将 ROS bag 主题导出到文件(CSV 和/或视频)。
- xviz - 用于自治数据实时传输和可视化的协议。
- kitti_to_rosbag - 用于处理 KITTI 数据集原始数据并将其转换为 ROS bag 的数据集工具。还允许直接访问姿势、velodyne 扫描和图像的库。
- ros_numpy - 用于将 ROS 消息与 numpy 数组相互转换的工具。
- kitti_ros - 基于 ROS 的播放器,用于重播 KiTTI 数据集。
- DuckDB - 一个嵌入式 SQL OLAP 数据库管理系统。
- sshfs - 基于 SSH 文件传输协议的文件系统。
- moosefs - 一个可扩展的分布式存储系统。
- ceph - 分布式对象、块和文件存储平台。
- nfs - 最初由 Sun Microsystems 开发的分布式文件系统协议。
- ansible-role-nfs - 在 RedHat/CentOS 或 Debian/Ubuntu 上安装 NFS 实用程序。
- 海量- 在真实服务器上自助远程安装 Windows、CentOS、ESXi 和 Ubuntu,将您的数据中心变成裸机云。
- polyaxon - 用于复制和管理机器学习和深度学习应用程序整个生命周期的平台。
- localstack - 功能齐全的本地 AWS 云堆栈。离线开发和测试您的云和无服务器应用程序。
- nvidia-docker - 利用 NVIDIA GPU 构建和运行 Docker 容器。
- kubeflow - Kubernetes 机器学习工具包。
- log-pilot - 收集 docker 容器的日志。
- traefik - 云原生边缘路由器。
- Graylog2-server - 免费开源日志管理。
- ansible - Ansible 是一个极其简单的 IT 自动化平台,使您的应用程序和系统更易于部署。
- pyinfra - 它可用于临时命令执行、服务部署、配置管理等。
- docker-py - Docker 引擎 API 的 Python 库。
- noVNC - 使用 HTML5 的 VNC 客户端.
- Slurm - Slurm:高度可扩展的工作负载管理器。
- jupyterhub - Jupyter 笔记本的多用户服务器。
- Portainer - 让 Docker 管理变得简单。
- enroot - 一个简单但功能强大的工具,可将传统容器/操作系统映像转换为非特权沙箱。
- docker-firefox - 使用 Firefox 和 noVNC 运行 Docker 容器,以远程访问无头服务器.
- luigi - 一个 Python 模块,可帮助您构建复杂的批处理作业管道。它处理依赖关系解析、工作流管理、可视化等。它还内置 Hadoop 支持。
- triton-inference-server - NVIDIA Triton 推理服务器提供针对 NVIDIA GPU 优化的云推理解决方案。
- cudf - 提供数据工程师和数据科学家熟悉的类似 pandas 的 API,因此他们可以使用它轻松加速其工作流程,而无需深入了解 CUDA 编程的细节。
- vxworks7-ros2-build - 构建系统以自动构建 VxWorks 7 和 ROS2.
- Yocto - 生成工具和流程,支持为独立于嵌入式硬件底层架构的嵌入式软件创建 Linux 发行版。
- Automotive Graded Linux - 一个协作开源项目,将汽车制造商、供应商和技术公司聚集在一起,为汽车应用构建一个基于 Linux 的开放软件平台,该平台可以作为事实上的行业标准。
- bitbake - 一种通用任务执行引擎,允许 shell 和 Python 任务高效并行运行,同时在复杂的任务间依赖约束下工作。
- Jailhouse - Jailhouse 是一个基于 Linux 的分区管理程序。
- Xen - 开源 (GPL) type-1 或裸机虚拟机管理程序。
- QEMU - 通用开源机器模拟器和虚拟器。
- qemu-xilinx - Quick EMUlator (QEMU) 的一个分支,改进了对 Xilinx 平台的支持和建模。
- rosserial - 适用于小型嵌入式设备(例如 Arduino)的 ROS 客户端库。
- meta-ros - ROS 应用程序的开放嵌入式层。
- meta-balena - 在嵌入式设备上运行 Docker 容器。
- micro-ros - 与“常规”ROS 2 相比,主要变化是 micro-ROS 使用实时操作系统 (RTOS) 而不是 Linux,并针对资源极度受限的环境使用 DDS。
- nvidia-container-runtime - NVIDIA 容器运行时是 GPU 感知容器运行时,与 Docker、CRI-O 和其他流行容器技术使用的开放容器计划 (OCI) 规范兼容。
- fusionsoc - 用于 FPGA/ASIC 开发的包管理器和构建抽象工具。
- jetson_easy - 自动编写脚本来设置和配置 NVIDIA Jetson。
- docker-jetpack-sdk - 允许在 docker 容器中使用 NVIDIA JetPack SDK 进行下载、刷新和安装。
- Pressed - 提供一种方法来设置 debian 安装过程中提出的问题的答案,而无需在安装运行时手动输入答案。
- jetson_stats - 用于监视和控制 NVIDIA Jetson 的软件包(Xavier NX、Nano、AGX Xavier、TX1、TX2)适用于所有 NVIDIA Jetson 生态系统。
- ros_jetson_stats - ROS jetson-stats 包装器。诊断消息中 NVIDIA jetson 的状态。
- OpenCR - ROS 的开源控制模块。
- acrn-hypervisor - 定义设备管理程序参考堆栈和用于运行多个软件子系统的体系结构,并通过虚拟机管理器在统一系统上进行安全管理。
- jetson-containers - 适用于 Jetson 和 JetPack 4.4 的机器学习容器.
- ELISA - 项目旨在让公司更轻松地构建和认证基于 Linux 的安全关键型应用程序,这些应用程序的故障可能会导致人员伤亡、重大财产损失或环境破坏。
- PREEMPT_RT 内核补丁- PREEMPT_RT 内核补丁的目的是最大限度地减少不可抢占的内核代码量。
- Performance_test - 测试基于发布/订阅的通信框架性能的工具。
- realtime_support - 用于测量抖动和延迟的最小实时测试实用程序。
- ros1_bridge - ROS 2 软件包,提供 ROS 1 和 ROS 2 之间的双向通信。
- Fast-RTPS - 一种协议,通过不可靠的传输(例如 UDP)提供发布者-订阅者通信,由对象管理组 (OMG) 联盟定义和维护。
- protobuf - Google 的数据交换格式。
- opensplice - Vortex OpenSplice 社区版。
- cyclonedds - Eclipse Cyclone DDS 是一个非常高性能且强大的开源 DDS 实现。
- Iceoryx - 用于基于 POSIX 的系统的 IPC 中间件。
- rosbridge_suite - 为 ROS 提供 JSON 接口,允许任何客户端发送 JSON 来发布或订阅 ROS 主题、调用 ROS 服务等。
- ros2arduino - 该库帮助 Arduino 板使用 XRCE-DDS 与 ROS2 进行通信。
- eCAL - 增强通信抽象层 (eCAL) 是一种中间件,可在单个计算机节点上或计算机网络中的不同节点之间实现可扩展的高性能进程间通信。
- AUTOSAR-Adaptive - 基于 R19-11 的 AUTOSAR 自适应平台的实现。
- ocpp - 开放充电点协议 (OCPP) 是一种用于电动汽车充电器和**后台系统之间通信的网络协议。
- micro-ROS for Arduino - 基于 Arduino IDE 或 Arduino CLI 的裸机项目的实验性 micro-ROS 库.
- mqtt_bridge - 提供 ROS 和 MQTT 之间双向桥接的功能。
- SOES - SOES 是用 C 语言编写的 EtherCAT 从站堆栈。
- netplan - 只需创建所需网络接口的 YAML 描述以及每个接口应配置的功能。
- Airalab - AIRA 是支持 ROS 的网络物理系统的参考 Robonomics 网络客户端。
- rdbox - RDBOX 是 ROS 机器人的 IT 基础设施.
- ros_ethercat - 这是 pr2_ethercat 主循环的重新实现,不依赖于 PR2 软件。
- wavemon - 一个基于 ncurses 的无线网络设备监控应用程序。
- wireless - 使有关无线网络的信息可供 ROS 使用。
- ptpd - PTP 守护进程 (PTPd) 是“IEEE Std 1588-2008”定义的精确时间协议 (PTP) 版本 2 的实现。PTP 为以太网 LAN 连接的计算机提供精确的时间协调。
- iperf - TCP、UDP 和 SCTP 网络带宽测量工具。
- tcpreplay - Pcap 编辑和重播工具。
- nethogs - 按进程对带宽进行分组。
- pyshark - tshark 的Python 包装器,允许使用wireshark 解析器进行Python 数据包解析。
- pingtop - Ping 多个服务器并在类似顶部的终端 UI 中显示结果。
- termshark - tshark 的终端 UI,灵感来自 Wireshark.
- udpreplay - 从 pcap 文件重放 UDP 数据包。
- openwifi - 基于软件定义无线电的 Linux mac80211 兼容全栈 IEEE802.11/Wi-Fi 设计。
- Awesome CAN - 精选的 CAN 总线工具、硬件和资源列表。
- AndrOBD - 使用任何 ELM327 适配器进行 Android OBD 诊断。
- ddt4all - DDT4All 是一个工具,用于创建您自己的 ECU 参数屏幕并使用廉价的 ELM327 接口连接到 CAN 网络。
- cabana - CAN 可视化器和 DBC 制作器。
- opendbc - 该项目使对汽车解码器环的访问**化。
- libuavcan - 一种开放式轻量级协议,旨在通过 CAN 总线等强大的车辆网络在航空航天和机器人应用中进行可靠通信。
- python-can - can 包为 Python 开发人员提供控制器局域网支持。
- CANopenNode - 用于嵌入式控制系统的国际标准化 (EN 50325-4) (CiA301) 基于 CAN 的高层协议。
- python-udsoncan - UDS (ISO-14229) 标准的 Python 实现。
- uds-c - 统一诊断服务 (UDS) 和 OBD-II(车辆车载诊断)C 库。
- cantools - Python 3 中的 CAN 总线工具.
- CANdevStudio - CANdevStudio 旨在成为 CAN 仿真软件的经济高效替代品。它可以与多种CAN硬件接口配合使用。
- can-utils - Linux-CAN / SocketCAN 用户空间应用程序。
- ros_canopen - ROS 的 CANopen 驱动程序框架.
- decanstructor - 权威的 ROS CAN 分析工具。
- kvaser_interface - 该软件包是作为从 ROS 访问 Kvaser CAN 设备的标准化方法而开发的。
- canmatrix - 转换 CAN 数据库格式 .arxml .dbc .dbf .kcd。
- autosar - 一组用于处理 AUTOSAR XML 文件的 python 模块。
- canopen - CANopen 标准的 Python 实现。该项目的目标是在 Pythonic 接口中支持 CiA 301 标准的最常见部分。
- SavvyCAN - 一个基于 Qt5 的跨平台工具,可用于加载、保存和捕获 canbus 帧。
- 开放式车辆监控系统 3 - 该系统提供对车辆指标的实时监控,例如充电状态、温度、轮胎压力和诊断故障情况。
- Tesla-API - 提供远程监控和控制 Model S(以及未来 Tesla 车辆)的功能。
- flirpy - 一个与 FLIR 热成像相机和图像交互的 Python 库。
- nerian_stereo - 用于 Nerian 的 SceneScan 和 SP1 立体视觉传感器的 ROS 节点.
- pymmw - 这是一个由 Python 脚本组成的工具箱,用于与 TI IWR1443 毫米波传感设备的评估模块 (BoosterPack) 进行交互。
- ti_mmwave_rospkg - TI 毫米波雷达 ROS 驱动程序(具有传感器融合和混合)。
- pacmod3 - 该 ROS 节点旨在允许用户使用 PACMod 线控驱动系统(电路板修订版 3)控制车辆。
- ros2_intel_realsense - 这些是将英特尔实感摄像头(D400 系列)与 ROS2 结合使用的软件包。
- ick_scan - 该堆栈为 SICK TiM 系列激光扫描仪提供 ROS2 驱动程序。
- ouster_example - 用于连接和配置 OS1、读取和可视化数据以及与 ROS 接口的示例代码。
- ros2_ouster_drivers - 这些是 Ouster OS-1 3D 激光雷达的 ROS2 驱动程序的实现。
- livox_ros_driver - 一个新的ROS包,专门用于连接Livox生产的LiDAR产品。
- velodyne - 支持 Velodyne 高清 3D LIDAR 的 ROS 软件包集合。
- ublox - 为 u-blox GPS 接收器提供支持。
- crazyflie_ros -Bitcraze Crazyflie 的 ROS 驱动程序.
- pointgrey_camera_driver -Pt 的 ROS 驱动程序。灰色相机,基于官方FlyCapture2 SDK。
- novatel_gps_driver - NovAtel GPS / GNSS 接收器的 ROS 驱动程序。
- pylon-ros-camera - Basler GigE Vision 和 USB3 Vision 相机的官方 pylon ROS 驱动程序.
- ethz_piksi_ros - 包含 (python) ROS 驱动程序、工具、启动文件以及有关如何在 ROS 中使用 Piksi 实时运动 (RTK) GPS 设备的 wiki。
- ick_safetyscanners - 一个 ROS 驱动程序,它从 SICK 安全扫描仪读取原始数据并将数据作为 Laser_scan 消息发布。
- bosch_imu_driver - 传感器 IMU Bosch BNO055 的驱动程序。仅实现了UART通信接口(应选择正确的传感器模式)。
- oxford_gps_eth - 使用 NCOM 数据包结构的 OxTS GPS 接收器的以太网接口。
- ifm3d - 用于使用基于 ifm pmd 的 3D ToF 相机的库和实用程序。
- cepton_sdk_redist - 为 Cepton LiDAR 提供 ROS 支持。
- jetson_csi_cam - 一个 ROS 软件包,可以通过 ROS 在 Nvidia Jetson TK1、TX1 或 TX2 上轻松使用 CSI 相机。
- ros_astra_camera - Orbbec 3D 相机的 ROS 驱动程序。
- Spot_ros - Spot 的 ROS 驱动程序。
- blickfeld-scanner-lib - 与 Blickfeld GmbH 的 LiDAR 设备进行通信的跨平台库。
- TauLidarCamera - 用于使用 Tau LiDAR 相机构建应用程序的主机端 API。
- owasp-threat-dragon-desktop - Threat Dragon 是一个免费、开源、跨平台威胁建模应用程序,包括系统图表和自动生成威胁/缓解措施的规则引擎。
- launch_ros_sandbox - 可以定义在受限环境中运行节点的启动文件,例如 Docker 容器或具有有限权限的单独用户帐户。
- Wolfssl - 一种小型、快速、可移植的 TLS/SSL 实现,用于嵌入式设备到云。
- CANalyzat0r - 用于专有汽车协议的安全分析工具包。
- RSF - 机器人安全框架 (RSF) 是一种执行机器人安全评估的标准化方法。
- How-to-Secure-A-Linux-Server - 不断发展的保护 Linux 服务器的操作指南。
- lynis - 适用于 Linux、macOS 和基于 UNIX 的系统的安全审核工具。协助合规性测试 (HIPAA/ISO27001/PCI DSS) 和系统强化。
- OpenVPN - 一个开源 VPN 守护程序。
- openfortivpn - PPP+SSL VPN 隧道服务的客户端,与 Fortinet VPN 兼容。
- WireGuard - WireGuard 是一种新颖的 VPN,在 Linux 内核中运行并利用最先进的加密技术。
- ssh-auditor - 扫描网络上的弱 ssh 密码。
- vulscan - 使用 Nmap NSE 进行高级漏洞扫描。
- nmap-vulners - 基于 Vulners.com API 的 NSE 脚本。
- brutespray - 自动尝试找到的服务上的默认信用。
- fail2ban - 禁止导致多个身份验证错误的主机的守护进程。
- DependencyCheck - 一种软件组合分析实用程序,可检测应用程序依赖项中公开披露的漏洞。
- Firejail - 一种 SUID 沙箱程序,通过使用 Linux 命名空间、seccomp-bpf 和 Linux 功能限制不受信任的应用程序的运行环境来降低安全漏洞的风险。
- RVD - 机器人漏洞数据库。社区贡献的机器人漏洞和弱点档案。
- ros2_dds_security - 通过定义服务插件接口 (SPI) 架构、一组 SPI 的内置实现以及 SPI 强制执行的安全模型来添加安全增强功能。
- 安全增强型 Linux - Linux 内核安全模块,提供支持访问控制安全策略的机制,包括强制访问控制 (MAC)。
- OpenTitan - 将使硅信任根设计和实施对于企业、平台提供商和芯片制造商来说更加透明、值得信赖和安全。OpenTitan 作为一个协作项目由 lowRISC CIC 管理,旨在生成高质量的开放 IP,以便实例化为全功能产品。
- bandit - 旨在查找 Python 代码中常见安全问题的工具。
- 强化- 一种使 Ubuntu 服务器更加安全的快速方法。
- Passbolt - Passbolt 是一款免费的开源密码管理器,允许团队成员安全地存储和共享凭据。
- gopass - 用 Go 编写的命令行密码管理器。
- pass - 标准 UNIX 密码管理器。
- Vault - 一种安全访问秘密的工具。秘密是您想要严格控制访问的任何内容,例如 API 密钥、密码、证书等。
- Legion - 一个开源、易于使用、超可扩展和半自动化的网络渗透测试框架,有助于发现、侦察和利用信息系统。
- openscap - oscap 程序是一个命令行工具,允许用户加载、扫描、验证、编辑和导出 SCAP 文档。
- Papers With Code - Papers With Code 提供的数千个机器学习数据集。
- KITTI-360 - 这个大型数据集包含 73.7 公里行驶距离内的 320k 图像和 100k 激光扫描。
- waymo_ros - 这是一个 ROS 包,用于将 Waymo 开放数据集连接到 ROS。
- waymo-open-dataset - Waymo 开放数据集由 Waymo 自动驾驶汽车在各种条件下收集的高分辨率传感器数据组成。
- 福特自动驾驶车辆数据集- 福特提出了一个具有挑战性的多代理季节性数据集,由福特自动驾驶车队在不同日期和时间收集。
- Awesome-robotics-datasets - 用于机器人和计算机视觉的有用数据集的集合。
- nuscenes-devkit - nuScenes 数据集的开发套件。
- dataset-api - 这是 ApolloScape 数据集、CVPR 2019 自动驾驶挑战研讨会和 ECCV 2018 挑战的工具包存储库。
- utbm_robocar_dataset - 具有用于自动驾驶的多个传感器的欧盟长期数据集。
- DBNet - 用于驾驶行为学习的大规模数据集。
- argoverse-api - Argoverse 数据集的官方 GitHub 存储库。
- DDAD - TRI(丰田研究院)的新自动驾驶基准,用于在具有挑战性和多样化的城市条件下进行长距离(长达 250m)和密集深度估计。
- pandaset-devkit - Hesai & Scale 提供的公共大规模自动驾驶数据集。
- a2d2_to_ros - 用于将 A2D2 数据集转换为 ROS 包的实用程序。
- Awesome-satellite-imagery-datasets - 带有计算机视觉和深度学习注释的卫星图像训练数据集列表。
- Sentinelsat - 搜索和下载哥白尼哨兵卫星图像。
- adas-dataset-form - 用于算法训练的热数据集。
- h3d - H3D 是本田的大规模全环绕 3D 多目标检测和跟踪数据集。
- Mapillary Vistas 数据集- 多样化的街道级图像数据集,具有像素精确和特定于实例的人类注释,用于了解世界各地的街道场景。
- TensorFlow Datasets - TensorFlow Datasets 提供了许多公共数据集作为 tf.data.Datasets。
- racetrack-database - 包含世界各地 20 多个赛道(主要是 F1 和 DTM)的中心线(x 和 y 坐标)、赛道宽度和比赛线。
- BlenderProc - 用于生成逼真训练图像的程序 Blender 管道。
- Atlatec 示例地图数据- 用于自动驾驶和模拟的 3D 地图,仅由旧金山市中心的两个摄像头和 GPS 创建。
- Lyft Level 5 数据集- Level 5 正在为 Lyft 网络开发自动驾驶系统。我们正在收集和处理来自我们的自动驾驶车队的数据并与您共享。
- holicity - 用于学习整体 3D 结构的城市规模数据平台。
- UTD19 - 最大的公开可用的多城市交通数据集。
- ASTYX HIRES2019 数据集- 用于基于深度学习的 3D 物体检测的汽车雷达数据集。
- Objectron - 以对象为中心的简短视频剪辑的集合,附带 AR 会话元数据,其中包括相机姿势、稀疏点云和周围环境中平面的特征。
- ONCE 数据集- 具有 2D 和 3D 对象注释的大规模自动驾驶数据集。
感谢xpp团队创建了我们使用的这个很棒的 GIF。