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MMDetection3D is an open-source toolbox for 3D perception, providing a unified framework for detecting and segmenting objects in three-dimensional environments. It supports a range of core tasks including monocular 3D object detection from single camera images, LiDAR-based 3D object detection from raw point clouds, and multi-modal fusion that combines camera images with LiDAR data. The toolbox also covers point cloud semantic segmentation, assigning class labels to every point in a scan for scene understanding. The project distinguishes itself through a config-driven pipeline that orchestrate

SpatialLM एक स्थानिक मॉडलिंग फ्रेमवर्क है जो मोनोकुलर वीडियो और सेंसर डेटा को स्ट्रक्चर्ड इंडोर सिमेंटिक मैप्स में बदलने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स का उपयोग करता है। यह इंडोर लेआउट एस्टिमेशन और पॉइंट क्लाउड सिमेंटिक पार्सर के रूप में कार्य करता है, जो रॉ जियोमेट्रिक डेटा को आर्किटेक्चरल तत्वों और ऑब्जेक्ट श्रेणियों के प्रतिनिधित्व में बदलता है। यह प्रोजेक्ट मल्टी-मोडल सेंसर इनपुट को भाषाई टोकन के साथ अलाइन करता है, जिससे एक लैंग्वेज मॉडल रूम टोपोलॉजी का अनुमान लगाने के लिए रीजनिंग इंजन के रूप में कार्य कर सकता है। यह 3D पॉइंट क्लाउड्स और 2D इमेज सीक्वेंस को डिस्क्रीट टोकन और स्ट्रक्चर्ड स्थानिक एन्कोडिंग में बदलने के लिए मैकेनिज्म का उपयोग करता है, जिन्हें बाद में आर्किटेक्चरल लेआउट में डिकोड किया जाता है। यह फ्रेमवर्क बाउंडिंग बॉक्स और सिमेंटिक लेबल के माध्यम से फर्नीचर की पहचान करने के लिए 3D सीन एनालिसिस और ऑब्जेक्ट डिटेक्शन को कवर करता है। यह रोबोट के लिए पर्यावरणीय समझ के टूल्स भी प्रदान करता है, जो स्वायत्त नेविगेशन के लिए सिमेंटिक मैप बनाने हेतु सेंसर डेटा को प्रोसेस करता है।

This project is a technical reference guide and sensor-based robotics manual focused on the theoretical foundations and practical implementation of Simultaneous Localization and Mapping. It serves as a knowledge base for spatial AI, covering the integration of deep learning and semantic rendering to create intelligent systems for open world environments. The resource provides guidance on integrating multi-modal sensor data from cameras, LiDAR, radar, and inertial sensors for localization and mapping. It also establishes a bibliographic standard for robotics research by providing systems for m

FAST-LIVO2 is a LiDAR-inertial odometry framework and factor-graph SLAM implementation designed for real-time robot localization and 3D mapping. It functions as a multi-sensor fusion pipeline and state estimator that integrates LiDAR, inertial, and camera inputs to track a robot's position and orientation. The system employs a tightly-coupled sensor fusion approach to maintain stable navigation, particularly in degraded environments. It utilizes a voxel-based 3D mapping tool to organize point clouds into volumetric grids, which optimizes memory usage and search speed during spatial reconstruc