🌍 Mapping the world, then teaching machines to move in it. 从「看懂地图」走向「看懂世界、还能动」。GIS & remote-sensing deep learning, now building toward embodied intelligence.
🇨🇳 中文自我介绍 · About me (CN)
- 🎓 GIS 出身：高分辨率遥感影像土地覆盖分类（MSSACT-Net）+ 空间分析
- 🧠 AI 主线：CNN / Transformer / 语义分割 → 机器人感知与具身智能
- 🛠 天天用：Python · PyTorch · Hadoop/MapReduce · FastAPI · Git
- 🔬 正在做的实验：MuJoCo 控制与三维感知、SLAM/导航、学习策略，以及 SO-101 三维接触抓取。每次用相同条件比较方法，保存成功与失败；实验报告说明哪些能力有效、在什么条件下有效。
- 🚗 导航进展：把真实车身、制动距离、指令延迟、雷达与深度观测放在一起检验，近期完成限定街区场景的通行验证；位姿误差、遮挡与真实异步控制仍待补强。
- 🦾 机械臂进展：研究夹爪开口中心、运动路径与两指接触。已有实际物理抓取对照和同步相机窗口，仍有抓不牢、抬起后掉落的失败；相机尚未参与控制。
- 🦖 硬件线：MicroDinosaur 双足恐龙机器人 —— Blender CAD v07（19× S288 驱动 · 672 项实体质量台账）+ MuJoCo/PPO 训练与头部 IMU 姿态补偿，处于「设计与仿真 → 实物搭建」过渡
- 🎯 下一步：先补稳定接触抓取，再接 RGB-D 视觉闭环；导航继续验证定位误差、遮挡、实际计算延迟与到点/恢复组合。MicroDinosaur 的装配与实机验证按独立项目推进。
🪧 主线：
空间智能 → 计算机视觉 → 机器人感知与建图 → 机器人学习
Summary (EN)
I'm a GIS graduate moving from spatial computing and remote-sensing deep learning to robotics. My lab covers control, 3D perception, mapping, navigation and robot learning, with current work on body-aware navigation and SO-101 physical grasping in MuJoCo. Each experiment compares methods under matched conditions and records both improvements and failures.
Recent navigation validation passed within fixed static layouts and exact-pose assumptions; grasping improved but still fails on some object poses. RGB cameras currently provide replay views, not visual feedback for control. Alongside the lab, I work on Hadoop/MapReduce mobility analytics and the MicroDinosaur robot's design and simulation, with hardware validation as a separate step.
Current line: spatial intelligence → computer vision → robot perception & mapping → robot learning
- 🔬 Research: remote-sensing deep learning, land-cover classification
- 💻 Stack: Python · PyTorch · Hadoop/MapReduce · FastAPI · MuJoCo · Git
- 🎯 Direction: 3D vision · SLAM · robot perception · embodied AI
Languages / 编程语言
GIS & Remote Sensing / GIS 与遥感
AI & Robotics / AI 与机器人
Data & Engineering / 数据与工程
🎓 Core Coursework / 主修课程：GIS 原理与实践 · GIS 开发（ArcGIS Engine / C#）· 地理信息服务 WebGIS（ArcGIS Server / SuperMap）· 移动 GIS 开发（Android / 高德 / SQLite）· 林业 WebGIS 实习 · 遥感地学分析（ENVI）· 遥感数字图像处理（MATLAB）· GNSS 测量与平差 · 大数据与云计算（Hadoop）
Learning / 在学：机器人实机装配与调试 · 多传感器导航与建图（进行中）· VLA / 世界模型
- 🧠 embodied-ai-lab — 具身智能学习与本地仿真：控制 → 三维感知 → 建图导航 → 机器人学习 → SO-101 接触抓取；讲义、失败记录与可复用三维窗口 / Robotics learning lab with paired experiments, honest reports and reusable 3D replay windows
- 🦖 MicroDinosaur — 小型双足恐龙机器人：Blender CAD v07（19× S288 驱动 · 672 项质量台账）+ MuJoCo/PPO 训练与头部 IMU 姿态补偿，设计与仿真 → 实物搭建过渡阶段 / Small bipedal robot: CAD + MuJoCo/PPO training + IMU head control
- 🛰️ mssact-loveda — 高分辨率遥感土地覆盖语义分割：MSSACT-Net 与 5 个基线对照、模块消融、LoveDA 基准 + GF-1 全图滑窗制图管线（高斯融合 + 行政区裁剪）/ Remote-sensing land-cover segmentation: LoveDA benchmark + GF-1 sliding-window mapping
- 🚕 geoflow — Hadoop 分布式城市出行时空分析：HDFS/YARN/MapReduce Streaming + 3D 可视化 + 天气感知需求预测 / Distributed urban mobility analytics: Hadoop MapReduce + 3D viz + weather-aware forecasting
- 🎨 web-design-principles — 网页设计原则汇总 + 真实 bug 案例库（可按症状/原则/环境在线检索）/ Curated web design principles with a searchable case bank
- 🤖 flowboard — Windows 本地多智能体工作流看板（Codex × Claude Code）/ Windows-first local multi-agent workflow board
- 🎓 ielts-corpus-lab — 可审计的 IELTS 四科语料统计与话题探索 / Auditable IELTS corpus stats & topic explorer
开源参与 / Contributing: clawd-on-desk（fork · 桌面像素宠物，实时响应 AI 编码代理 — 负责可靠性审计 / reliability audit）
更新于 2026-10-01。数字来自仿真存档；详细条件和失败案例见讲义。 / Updated 2026-10-01; simulation results with scope and failures documented in the reports.
| 方向 / Work | 结果 / Result | 适用条件与下一步 / Scope & next step |
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| 街区导航 · 第 69 课 | 60/60 新回合到达停稳、零接触；3 个无路入口正确拒绝 / 60/60 arrivals and stops; 3 impossible entrances rejected | 静态布局、低速、精确位姿；仍需定位误差与真实异步验证 / Static layouts, low speed, exact pose; async control still unverified |
| SO-101 抓取 · 第 73 课 | 同 27 对新条件：17/27 → 21/27；救回 6 例、退步 2 例 / Paired comparison: 17/27 → 21/27; 6 rescued, 2 regressed | 已知物体初始位置，仍有 6 次失败；先补接触反馈，再进入视觉抓取 / Known initial object pose; stabilize contact before visual control |
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eugenewa@outlook.com・ 📺 打油的大佑 ・ 📕 小红书 5872334760
🪧 Map the world, then teach it to move. · 用空间数据理解世界，用智能体改变世界。
Thanks for stopping by. Let's build something real. 🔥