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Explain the NDT map with equations and references

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Los mantenedores suelen responder en 9 días

@cc0006-coder ya está trabajando en esto.

Desde el 16/10/2026.

  • #151 de @cc0006-coder — abierto

Evaluación

Dificultad
1/5
Tiempo estimado
1-3 horas
Aptitud para principiantes
20/100
Tipo de issue
Documentación
Claridad
Bien especificado
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
python
Área
documentation, robotics

Línea de trabajo

Read src/components/mapping/ndt/ndt_map.py and locate where each grid cell's mean and covariance are computed. Add beginner friendly explanations with the corresponding equations and a reference to Biber & Straßer (2003) or a standard textbook; done means each step matches an equation and tests pass. An open linked pull request (#151) already addresses this issue.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

documentation good first issue

Problem

This repository is learning material, so the algorithm code should show the math it implements and where it comes from. In src/components/mapping/ndt/ndt_map.py:

  • The map builds a mean and covariance per grid cell without explaining what NDT is or what it is used for (scan matching).
  • Add the equations for the mean and covariance, and a reference (Biber & Straßer, 2003).

Expected fix

  • Add the equations and a short explanation in docstrings/comments next to the code that implements them, keeping it easy to follow for beginners
  • Add a reference to the original paper or a standard textbook
  • Don't change the behavior unless the issue says so

Done when

A beginner can match each step of the code to an equation, and all tests pass.

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
1.9k
Forks
313
Merge medio
9 d 10 h
PR fusionados (30 d)
7

Preparar el entorno

Abrir en Codespaces

Inicia el contenedor de desarrollo del proyecto en tu navegador, con tu propia cuenta de GitHub.

  • Incluye un Dockerfile o un archivo de Docker Compose
  • Sin plantilla de pull request
  • Sin guía de contribución

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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