具身感知与表示：研究机器人如何通过视觉、触觉、力觉等多模态传感器，理解物体的物理属性以及环境的空间结构，构建支持交互的场景图。
绳驱连续体机器人：研究误差传递机理，建立连续体机器人运动学和动力学误差传递模型；提出基于动力学解耦和神经网络的位姿和形状自适应控制方法，提高位姿形状控制精度；
协作机器人：研究机器人无力传感器的力感知模型标定和补偿方法，提出基于神经网络的末端自适应柔顺控制方法；
具身学习与决策：利用大语言模型或视觉-语言模型作为先验知识，使模仿学习具备语义泛化能力，研究基于模仿学习的人机交互。
- Enhanced Load and Accuracy for a New Cable-Driven Redundant Manipulator With Lin:IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems,2026,56(3):1736-1746.
- Adaptive Control of a Cable-driven Serpentine Manipulator Based on Neural Networ:International Journal of Robotics & Automation,2025,40(4):311-320.
- Robot path planning in narrow passages based on improved PRM method:Intelligent Service Robotics,2024(17):609-620.
- Image fusion algorithm of planar electromagnetic tomography based on array rotat:Chinese Journal of Scientific Instrument,2022,43(10):136-144.
- Experimental output regulation of permanent magnet synchronous motor position se:TRANSACTIONS OF THE INSTITUTE OF MEASUREMENT AND CONTROL,2022,44(1):1593-1612.
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