1. 多机器人系统

从单体到多体，机器人系统工作机理将发生很多变化。从感知、交互到决策，无一不体现了个体与系统间的协同能力。针对以上问题，课题组主要应用自主学习手段对多机器人系统进行能力提升。

2. 多模态信息融合

大规模开放性场景中，单一的信息源往往难以帮助机器人对环境实现完备感知。完备感知包括单体多源信息的感知和多体多源的感知。课题组针对上述问题展开研究，力图实现高质高效的信息融合与表征。

3. 人机混合协同

人与机器人具有互补性，人具有常识或者经验，机器人具有准确的数据感知能力。但是，挑战在于如何将人与机器人在感知、认知以及决策层面实现价值统一。课题组针对人机混合中的协同性进行逐步探索。