Awesome GitHub RepositoriesGraph-Based Route Computation

Navigation2 es un framework de navegación ROS 2 para robots móviles autónomos. Proporciona la identidad central de un planificador de rutas, sistema de gestión de mapas de costes, controlador de movimiento cinemático y orquestador de árboles de comportamiento para calcular rutas libres de colisiones y ejecutar comandos de movimiento. El framework se distingue por su uso de árboles de comportamiento para coordinar servidores de tareas modulares, permitiendo rutinas de navegación complejas y acciones de recuperación autónomas. Soporta una arquitectura basada en plugins que permite intercambiar planificadores y controladores en tiempo real para adaptarse a diferentes entornos. El sistema cubre una amplia gama de capacidades, incluyendo planificación de rutas global y local, SLAM 2D y localización basada en mapas, y modelado ambiental mediante mapas de costes basados en rejillas. Gestiona el control de movimiento para varias cinemáticas de tren motriz e incorpora sistemas de seguridad para el monitoreo de colisiones y prevención de emergencias. Las características de orquestación adicionales incluyen secuenciación de waypoints de múltiples destinos, seguimiento dinámico de objetivos y procedimientos de acoplamiento automatizados. El framework utiliza componentes con ciclo de vida gestionado para coordinar el inicio, apagado y monitoreo de salud de sus servidores operativos.

SUMO es una suite de simulación de tráfico microscópico diseñada para modelar el movimiento de vehículos individuales y peatones a través de redes viales urbanas a gran escala. Funciona como un simulador de transporte multimodal que integra coches, peatones, bicicletas, ferrocarriles y vías navegables dentro de un único entorno, respaldado por herramientas para la generación de redes viales y el modelado de la demanda de tráfico. El proyecto se distingue por sus conjuntos de herramientas especializados para el análisis de impacto ambiental, que calculan las emisiones de los vehículos y el consumo de energía para flotas eléctricas e híbridas. Proporciona capacidades integrales para modelar vehículos autónomos y sistemas de conducción automatizada, así como un generador de redes viales que importa datos espaciales y definiciones XML estándar de la industria. El sistema cubre una amplia gama de áreas operativas, incluyendo la gestión de infraestructura de tráfico para horarios de señales, la calibración del flujo de tráfico utilizando datos de sensores del mundo real y la generación de perfiles de flujo de vehículos a través de matrices origen-destino. También admite la simulación de incidentes de tráfico y la creación de dispositivos de detección personalizados para monitorear o influir en el flujo de tráfico. El software utiliza archivos XML estructurados para la definición de escenarios y ofrece una interfaz externa para el control de la simulación en tiempo real.