Módulos de C++ para crear software de autonomía en plataformas robóticas, especialmente vehículos marinos autónomos, con el middleware MOOS y el IvP Helm.
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Mejores simuladores de conducción autónoma de código abierto (2026)
Estos simuladores modelan coches autónomos, drones y robots móviles en entornos virtuales para probar el código de control y percepción antes de llevarlo a un vehículo real. Al elegir, conviene valorar cuánto realismo de render y física necesitas, qué sensores se modelan (cámaras, lidar, radar) y si se integra con tu entorno, como ROS 2. CARLA ofrece escenas urbanas y simulación de sensores, AirSim cubre drones y coches con APIs para investigación en IA y visión, y mvsim es una opción ligera en 2.5D para robots con ruedas.
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Simulador ligero de dinámica 2.5D para robots móviles con ruedas y vehículos, disponible de forma independiente, mediante ROS 1/2 o desde C++ y Python.
Simulador basado en Unreal Engine para drones, autos y otros vehículos, ampliado por Cosys-Lab con nuevos modelos de sensores y API.
Entorno de simulación basado en Gazebo y ROS 2 para probar vehículos de superficie no tripulados en escenarios marinos, inspirado en las pruebas de la competición RobotX.
Simulador de código abierto e independiente del motor para drones, aeronaves de ala fija y vehículos terrestres, con renderizado opcional en Unreal Engine 5.
Simulador de robots de código abierto para modelar, programar y simular robots, vehículos y sistemas mecánicos.
Framework de navegación para ROS 2 que permite a robots móviles planificar rutas, seguirlas y evitar obstáculos mediante un stack basado en árboles de comportamiento.
Simulador de código abierto basado en Unreal Engine para drones, autos y otros vehículos autónomos, con API para investigar en IA y visión por computadora.
Simulador de código abierto para investigar la conducción autónoma, con entornos urbanos, recursos digitales y simulación de sensores, basado en Unreal Engine.