Research Spine
VLN 不只是听懂指令，而是把语言目标落到真实机器人执行闭环里。
当前主线关注长程 VLN 中的偏航检测、目标歧义处理、语义子目标规划、任务记忆保持和可验证恢复。公开资产会先从小而干净的数据结构开始，逐步扩展到 rosbag replay、视觉 grounding 和真实 AMR 评估。
Language Goal自然语言目标、空间关系、语义子目标和任务阶段记忆。
Grounding把语言目标落到地图、视觉帧、waypoint 候选和可到达区域。
Nav2 Execution路径通过 ROS 2 / Nav2 / costmap / controller，而不是只画规划线。
Deviation Detection用里程计、costmap、局部规划状态和视觉信号发现偏航。
Verifiable Recovery恢复到安全、可解释、可继续执行的状态，并记录评估证据。
Open Assets
当前公开资产按 VLN 主线组织。
先发布可公开、可解释、可继续扩展的小资产；真实大数据会在脱敏、切片和文档完善后逐步进入。
RabbitRobot VLN Recovery Mini
长程 VLN/VLR task cards：自然语言指令、偏航事件、可观测信号、恢复策略和成功标准。
VLNRecoveryDataset
RabbitRobot Coverage Path Planning
静态交互演示：地图约束、footprint clearance、known-free clipping 与覆盖 waypoint 生成。
Nav2PlanningSpace
R550 ROS2 Graph Dictionary
真实机器人 ROS 2 图谱字典：节点、Topic、Service、命令和功能域关系，服务系统理解与调试。
ROS 2GraphDataset
Roadmap
从真实机器人底座走向可复现 VLN 评估。
这条线的价值不是单次演示，而是让机器人系统、实验数据和评估协议逐步变成别人可以检查、复现和继续研究的开放资产。
1. AMR BaselineROS 2 / Nav2 / mapping / sensor integration.
2. System GraphROS 2 nodes, topics, services and launch flows.
3. Planning DemoCoverage path and safe execution-chain thinking.
4. VLN CardsInstruction grounding, deviation events and recovery labels.
5. ReplayFiltered rosbag slices, visual grounding and failure traces.
6. EvaluationSuccess, deviation, recovery and explainability metrics.
面向猎头、导师和合作者
如果你想快速判断我的方向：我是把真实机器人系统、ROS 2 工程和 VLN/VLR 研究问题放在同一条线上做的人。更完整的项目经历在个人主页和 GitHub。