Active Perception Toolkit
Active Perception Toolkit是一个面向机器人主动感知和Next-Best-View（NBV）研究和应用的开源工具包，提供了传感器控制、视图规划、信息增益计算、学习算法和仿真等完整功能。工具包支持多种主动感知方法，包括基于信息论的方法（互信息最大化、熵最小化、信息增益最大化）、基于几何的方法（可见性分析、覆盖最大化、表面重建质量优化）、基于学习的方法（强化学习、监督学习、模仿学习）、基于采样的方法（随机采样、启发式采样、蒙特卡洛树搜索MCTS）、基于优化的方法（连续优化、混合整数规划、轨迹优化）等；支持多种主动感知应用，包括Next-Best-View规划、主动目标检测与识别、主动3D重建、主动场景理解、主动抓取规划、主动探索与建图等；支持多种传感器，包括相机（单目、立体、RGB-D、全景）、激光雷达（2D、3D）、触觉传感器等；支持多种机器人平台，包括移动机器人、无人机、机械臂、人形机器人等；支持多种仿真环境，包括Gazebo、MuJoCo、PyBullet、Habitat、AI2-THOR等；支持多种评估指标和数据集，包括重建质量、检测精度、探索效率、路径长度等。工具包基于Python和C++实现，提供了与ROS、PyTorch、TensorFlow、OpenCV、Open3D、PCL等工具的接口，支持多种机器人平台和传感器配置。工具包采用MIT开源协议，GitHub星标超过400，是机器人主动感知领域使用最广泛的开源工具之一。
项目说明
Active Perception Toolkit是一个面向机器人主动感知和Next-Best-View（NBV）研究和应用的开源工具包，提供了传感器控制、视图规划、信息增益计算、学习算法和仿真等完整功能。工具包支持多种主动感知方法，包括基于信息论的方法（互信息最大化、熵最小化、信息增益最大化）、基于几何的方法（可见性分析、覆盖最大化、表面重建质量优化）、基于学习的方法（强化学习、监督学习、模仿学习）、基于采样的方法（随机采样、启发式采样、蒙特卡洛树搜索MCTS）、基于优化的方法（连续优化、混合整数规划、轨迹优化）等；支持多种主动感知应用，包括Next-Best-View规划、主动目标检测与识别、主动3D重建、主动场景理解、主动抓取规划、主动探索与建图等；支持多种传感器，包括相机（单目、立体、RGB-D、全景）、激光雷达（2D、3D）、触觉传感器等；支持多种机器人平台，包括移动机器人、无人机、机械臂、人形机器人等；支持多种仿真环境，包括Gazebo、MuJoCo、PyBullet、Habitat、AI2-THOR等；支持多种评估指标和数据集，包括重建质量、检测精度、探索效率、路径长度等。工具包基于Python和C++实现，提供了与ROS、PyTorch、TensorFlow、OpenCV、Open3D、PCL等工具的接口，支持多种机器人平台和传感器配置。工具包采用MIT开源协议，GitHub星标超过400，是机器人主动感知领域使用最广泛的开源工具之一。