研究方向

Research Directions · Agile Robotics & Hydro-Intelligence

实验室围绕"感知—决策—操控"主线，聚焦九大研究方向，致力将水工程与智能制造场景中的不确定、高动态、复杂物理约束转化为机器人智能系统的核心科学问题。

研究 Embodied AI 的感知—认知—决策闭环，让机器人在真实物理世界中自主学习、推理与行动，实现从"能看"到"能想、能动"的跨越。重点探索大模型与机器人行为结合、世界模型、 long-horizon 任务规划等。

面向复杂物体与非结构化环境，研究多指灵巧手的抓取、装配与柔顺操控，融合视触觉感知实现精细作业。关注接触力建模、多指协同、力位混合控制与人在回路学习。

面向水利与海洋工程的无人船、水下机器人平台，研究复杂水流扰动下的运动规划、自主作业与集群协同。包括 USV 路径规划、AUV 避障、水动力耦合控制与多机协同观测。

研究复杂环境下的同步定位与建图、多传感器融合与长航时自主导航，支撑机器人在大范围动态场景的可靠运行。涉及激光/视觉/语义 SLAM、拓扑地图、跨场景重定位。

研究视觉、触觉等多模态感知机理与新型传感器件，让机器人"看得清、摸得准"，为灵巧操控提供信息基础。包括光学触觉传感器、视触觉融合、滑移检测与物体识别。

研究强化学习、模仿学习与物理引导（可微分物理）机器人学习方法，缩小仿真与现实的差距，实现高效安全的技能习得。关注 sim-to-real、样本效率与安全约束学习。

面向"以人为中心"的智能制造与作业场景，研究人机协作装配的任务规划与不确定性处理、人体工效感知与体力负担缓解、意图预测与主动辅助，以及共享自治与可信赖的人机交互界面。

面向水利、水电与水环境工程的重大装备需求，研究闸门、泵站、水电机组等设施的智能运维装备与巡检机器人、水工结构缺陷检测与金属表面缺陷识别、增材制造与智能装配工艺，为"智慧水利"提供装备支撑。

面向智能制造与高端装备产业需求，研究机器人装配与智能装配工艺、非结构化环境下的机器人操控、工业场景缺陷检测与质量感知、数字孪生与柔性生产线调度，推动具身智能技术在制造现场的落地应用。