Recast Navigation提供自动化、快速且灵活的导航网格生成和路径规划功能，无需依赖其他库。支持Unity、Unreal和Godot等多个游戏引擎，适用于各种游戏类型。包括导航网格生成、路径规划和群体模拟等多种模块，满足不同项目需求。为开发者提供详细文档和社区支持，是行业标准的导航解决方案。

BEV-Planner项目研究端到端自动驾驶中的关键问题。研究发现在nuScenes数据集上,模型过度依赖车辆状态而忽视感知信息。项目提出新的评估指标和基准方法,全面评估规划质量。研究结果质疑当前自动驾驶研究方向,建议重新审视现有方法。项目为自动驾驶领域提供新思路,包括道路遵循性评估和简单但有效的基线模型。

本项目研究了深度强化学习在UAV自主避障中的应用，涵盖静态和动态环境。研究结合多智能体强化学习、人工势场法和扰动流场算法等创新技术，并与A*、RRT等传统路径规划方法进行对比。项目实现了MADDPG、TD3、PPO等多种算法，提供MATLAB和Python代码。仿真实验表明，深度强化学习方法在无人机障碍物避免任务中展现出优越性能，为自主导航技术发展提供了新思路。

PythonRobotics汇集了多种机器人算法的Python实现,包括定位、导航、SLAM和路径规划等领域的经典算法。项目代码易于理解,实用性强,依赖性低,适合学习和实践机器人算法。它提供了丰富的文档和动画演示,可作为开发机器人应用的参考资源。