硬件与机器人
共 180 个仓库
面向 ESP32 的 Lua 实时操作系统,把 Lua 脚本和 FreeRTOS 实时调度结合起来,方便在物联网设备上快速开发 LoRa/LoRaWAN 等嵌入式应用。
把电影、剧集、电子书和音乐装进一块 ESP32 板子,通过 Wi-Fi 热点和 USB 提供离线媒体服务,适合低功耗自托管和家庭实验室场景。
开源 LoRaWAN 网络服务器,用于接入和管理 LoRa 物联网设备,提供设备注册、数据路由与网络运维能力。
面向机器人导航的开源平台,用多模态大模型和视觉语言动作模型构建通用导航基础模型,解决跨场景视觉导航与空间智能问题。
本地优先的专业视频监控平台,把摄像头接入、目标检测和人脸识别整合到一个现代化界面里,适合自建 NVR 和家庭安防。
开源的 LoRaWAN 网络服务器,负责管理 LoRa 网关与终端设备之间的入网、数据上下行和网络调度,适合自建低功耗广域物联网。
基于扩散模型的自动驾驶规划器,用扩散生成做轨迹规划,支持灵活引导,是 ICLR 2025 Oral 论文的官方实现。
Go 语言的可嵌入向量数据库,接口类似 Chroma,零第三方依赖,内存存储并可选持久化,方便在 Go 应用里直接做向量检索和 RAG。
把文本生成 CAD 模型拆成多个智能体协作完成,通过约束式测试时计算提升生成质量,适合机械设计与 3D 打印场景。
轻量级 LiDAR-惯性里程计算法,用由粗到细的连续时间轨迹构建做精确运动校正,为机器人和 SLAM 提供实时定位与建图。
基于 ESP32、LoRa 等硬件的 DIY 航空接近告警系统,兼容 ADS-B、FLARM、OGN 等协议,让滑翔机和通航飞行员低成本感知周边飞机。
为 Jetson Nano 准备的 Ubuntu 20.04 系统镜像,预装 CUDA、OpenCV、PyTorch、TensorFlow、TensorRT 等深度学习环境,省去在边缘设备上手动配置的麻烦。
基于 Python 的视频分析与计算机视觉框架,内置 NVIDIA DeepStream 和 CUDA 支持,可在边缘设备上快速搭建目标检测、实例分割等推理流水线。
自动驾驶学习笔记,系统梳理感知、BEV、Transformer、规划控制等模块知识点,并整合行业优秀方案,帮读者快速建立自动驾驶技术体系。
C++ 编写的三维几何处理 SDK,提供网格布尔运算、修复、简化、重网格化、偏移、点云三角化和 ICP 配准,并带 Python、C#、C 和 JavaScript 绑定。
几分钟内就能在本地或远程部署任意 AI 模型、智能体、数据库、RAG 和流水线,省去繁琐的环境配置和运维工作。
快速、鲁棒且可扩展的点云配准库,支持 LiDAR、RGB-D 等 3D 数据,并提供 ROS2 SLAM 示例,用于解决三维建图与定位中的配准问题。
系统梳理视觉自回归模型的研究综述(TMLR 2025),覆盖图像生成、多模态、点云、运动预测等方向,帮研究者快速理清技术脉络与加速方法。
面向具身智能的一站式 VLA 工程平台,打通数据、模型训练到真机部署全流程,省去自己拼装工具链的麻烦。
X-VLA 是 ICLR 2026 论文的官方实现,用软提示 Transformer 构建可扩展的跨具身视觉-语言-动作模型,让同一套策略能迁移到不同机器人本体上做操作任务。
基于 YOLO12 的 AI 瞄准辅助,支持所有 FPS/TPS 游戏,通过 TensorRT、CUDA 或 DirectML 在 GPU 上推理,并配合 Arduino、KMBox 等硬件实现鼠标控制。
汇总动态场景下 SLAM 与终身建图的研究资源,覆盖激光、视觉和多传感器融合方案,方便快速跟进相关论文与代码。
面向 LiDAR 里程计的鲁棒 ICP 算法,专门解决走廊、隧道等几何退化场景下位姿估计失准的问题,是 IEEE RA-L 2025 的 SOTA 方案。
面向自动驾驶场景的高分辨率长视频生成模型,基于扩散模型支持多视角一致输出和自适应控制,可用于合成训练数据。