基于ROS (Robot Operating System) 开发的开源项目很多，其中一些已经在机器人领域内非常知名。以下是一些比较著名的例子：

1. Autoware: Autoware 是一个开源的自动驾驶车辆的软件栈，提供了从3D地图表示、环境感知（如障碍物、行人检测）、定位和地图构建、路径规划到车辆控制等功能的实现。

2. MoveIt!: 是用于机器人运动规划的ROS包的集合，它提供了运动规划、操作、3D感知、运动学、碰撞检测等功能。

3. Gazebo: 虽然不是一个ROS项目，但是Gazebo模拟器经常与ROS集成使用，用于各种机器人和传感器的3D模拟。它允许开发者测试机器人应用程序在物理世界中的性能而无需实际构建机器人。

4. TurtleBot: TurtleBot 是一个低成本的，从教育到研究的入门级移动机器人平台。ROS有提供适用于TurtleBot的软件包和工具。

5. PR2 (Personal Robot 2): PR2 是由Willow Garage开发的一个超灵活的机器人平台，也是ROS核心开发过程中使用的机器人之一。它在研究机构中应用广泛，ROS社区为其提供了大量的包和程序。

6. ROS-Industrial: 针对工业应用，ROS-Industrial项目旨在将ROS的高级功能扩展到工业应用场合，包括与工业机器人、自动化设备集成、工业界面等的集成。

7. PX4/Ardupilot：虽然PX4和Ardupilot是两个独立的无人机飞控项目，但它们可以与ROS进行集成，这样的集成提供了从仿真到实际飞行测试的无缝过渡，是无人机研究和开发领域的重要工具。

8. OpenCV: OpenCV本身是一个独立的计算机视觉库，但其与ROS的集成使得ROS能够利用OpenCV进行各种图像处理和视觉识别任务。

以上项目反映了ROS作为开放源代码的机器人软件平台的多功能性和灵活性。这些项目范围从个人和学术研究到商业和工业应用都有涉及。此外，还有成千上万的小型项目和包被开发出来为特定目的服务。随着ROS 2的发布和开发，这个生态系统还在不断扩张和升级。

让我们来深入了解 Autoware、MoveIt! 和 ROS Navigation Stack 这三个项目。

1. Autoware

   • 历史: Autoware 是第一个开源的自动驾驶软件。它始于2015年，由日本的一个研究团队在名古屋大学启动。
   • 特点: Autoware 基于 ROS，提供了从感知到控制的完整自动驾驶软件栈，包括但不限于定位、映射、路径规划、和车辆控制。
   • 应用领域: 主要用于商业和研究目的上的自动驾驶汽车和移动机器人。
   • 市场份额: 在自动驾驶研究社区中有较高的知名度和使用率，但具体的市场份额很难量化。
   • 发展情况: Autoware Foundation 成立以维护和推动该项目的发展，它已经成为一个国际合作项目，推动自动驾驶车辆的商业化。

2. MoveIt!

   • 历史: MoveIt! 最初于2013年发布，是一个为机器人进行运动规划、操作、3D感知、运动学、控制和导航的软件。
   • 特点: 它提供了一个用户友好的接口，与ROS密切集成，广泛用于研究和工业应用中。
   • 应用领域: 主要用于机器人领域，特别是那些需要复杂运动规划和执行的机器人系统。
   • 市场份额: 在工业和研究机器人社区中流行，并被多个商业机器人操作系统作为标准的运动规划框架集成。
   • 发展情况: MoveIt! 持续进行升级和优化，拥有一个活跃的开发者社区，不断添加新功能并提高性能。

3. ROS Navigation Stack

   • 历史: 作为ROS项目中的核心堆栈之一，ROS Navigation Stack 自ROS发布以来一直存在。
   • 特点: 包括一系列用于2D地图导航的工具和库，支持路径规划、避障、区域地图构建等。
   • 应用领域: 该堆栈主要应用于移动机器人，特别是在室内环境中执行任务的服务和研究机器人。
   • 市场份额: 它是移动机器人行业内使用最为广泛的导航框架之一，几乎成了事实上的标准。
   • 发展情况: ROS社区不断更新ROS Navigation Stack，确保其满足现代机器人导航的要求。随着ROS 2的发布，该框架也在逐渐迁移到更新的ROS版本以提供更好的性能和可靠性。

除了 Autoware、MoveIt!、ROS Navigation Stack，基于 ROS 的自动化驾驶和机器人导航有一些其他的项目和框架，但请注意，并非所有这些项目都专注于自动驾驶车辆，有的是更加偏向于机器人的通用导航和控制。下面是一些较为知名的例子：

1. MRPT (Mobile Robot Programming Toolkit)

   • 历史: MRPT 开始于2004年，是在国际上广泛使用的开源C++库集合，主要用于移动机器人的研究。
   • 特点: 它提供了用于定位、映射和视觉导航的工具，并且它的算法效率高，适合进行快速原型开发。
   • 应用领域: 主要用于机器人研究领域，尤其是在SLAM（同步定位与映射）算法和机器人感知方面。
   • 市场份额: 在学术界和研究机构中应用较多，但具体市场份额不易量化。
   • 发展情况: MRPT持续更新维护中，经过多年的演化，它已经包含了丰富的功能模块。

2. Apollo (Baidu Apollo)

   • 历史: 由百度于2017年启动，Apollo 是一个开放的、完整的、安全的自动驾驶平台。
   • 特点: 它包含了一个完整的硬件和软件服务系统，支持完全的车辆自动化。
   • 应用领域: 专注于自动驾驶汽车，广泛用于商业化自动驾驶解决方案。
   • 市场份额: 在中国和逐步在全球范围内有较多的合作伙伴，与众多汽车厂商有合作。
   • 发展情况: Apollo 经过多次升级，迭代速度快，已经具备了高水平的自动驾驶功能，并在部分地区进行了路测和商业化尝试。

3. ADAS (Advanced Driver-Assistance Systems)

   • 历史: ADAS不是一个具体的框架，而是指一系列支持驾驶辅助的系统和技术。
   • 特点: 包括了众多不同的系统，如自适应巡航控制、车道保持辅助、自动紧急刹车等。
   • 应用领域: 主要应用于现代汽车，为驾驶者提供安全和便利的辅助功能。
   • 市场份额: ADAS系统在新车中的采用率日益增加，几乎所有主要汽车厂商都提供了至少基础的ADAS功能。
   • 发展情况: ADAS系统正逐步朝向更高级的自动化水平发展，不断集成更多先进技术，如机器学习和人工智能。

4. CARLA (Car Learning to Act)

   • 历史: CARLA是一个开源的仿真平台，用于支持自动驾驶研究。
   • 特点: CARLA提供了复杂的城市环境和天气情况模拟，支持软件在环测试和传感器数据集成。
   • 应用领域: 主要用于自动驾驶系统的研究和学术界。
   • 市场份额: 主要在研究社区中使用，没有直接的市场份额。
   • 发展情况: CARLA持续更新和发展中，它是自动驾驶研究领域使用广泛的模拟平台之一。

注意，Apollo 虽然可以与 ROS 集成，但是它本身是一个独立的自动驾驶平台，它有自己的软件体系结构，并不限于 ROS。