1. 具身智能机器人
基于大语言模型提高机器人的逻辑推理及自主行为决策能力，利用深度强化学习实现机器人的运动规划及机械臂的准确抓取。
具身抓取：研究基于大语言模型和强化学习的机器人操作方法，实现机器人对指令的有效理解及物体的高效抓取。
具身导航：基于视觉语言模型实现自然语言指令与环境图的跨模态对齐，实现机器人的视觉语言导航。
2. 视觉SLAM
基于目标检测、语义分割和多传感融合等方法实现对复杂动态场景的准确理解，并实现地图、语义地图构建。
3. 多机器人/无人机协同控制
基于多源异构感知融合，研究多机器人对复杂环境的协同认知方法。利用深度学习、强化学习，实现多机器人的协同控制。