核心领域：认知机器人学、机器人学习与操控、自主系统决策。

主要技术方向：

机器人抓取与操作：灵巧抓取、推操（push manipulation）、空中操作，涵盖不确定性环境下物体位姿估计与轨迹重规划；

机器学习与强化学习：概率生成模型、深度强化学习、模仿学习、单次学习（one-shot learning），用于机器人自主决策与技能习得；

多传感器融合：RGB-D 视觉、触觉与本体感觉的概率融合，用于物体识别、形状建模与交互控制；

人-机交互：基于上下文的动作意图预测（用于假肢控制）、共享控制与人机协作；

系统与软件：机器人操作系统（ROS2）、大规模机器人框架设计与部署、数值优化与随机最优控制。

应用场景：自主操作、危险环境机器人、假肢控制、无人系统（空中/水面）。