核心领域：机器人学与机电一体化、几何力学与控制、具身智能与仿生认知、空间机器人系统。

主要技术方向：

几何力学与非线性控制：基于李群与微分几何的动力学建模（完整/非完整约束系统）、非完整系统输入-输出线性化、鲁棒/最优控制与模型预测控制；

智能机器人与具身认知：物理信息驱动的强化学习、神经形态计算（脉冲神经网络、脑启发的容错控制）、多足机器人损伤识别与自主恢复、软体机器人建模与形态控制；

空间机器人GNC：空间机械臂目标跟踪与抓捕控制、在轨服务与非合作目标交会、行星探测车牵引力控制与滑移估计；

多传感器融合与协同控制：基于李群的估计融合、非线性Kalman滤波航迹融合、多智能体编队控制与故障恢复。

关键能力：具备从几何力学理论推导、多体动力学仿真到硬件在环实验的完整研发能力，贯通“数学建模→算法设计→软硬件验证”全链条。工业经验（MDA）与学术研究深度结合，形成涵盖控制理论、人工智能与机器人系统的综合技术创新能力。