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研究方向与项目机会

对外信息边界

本页只提供经实验室批准的方向级简介。人员名单、当前分配、选拔结果、未公开实验数据、内部路线图和招募联系方式不在公开 Wiki 发布。

用途

帮助实验室成员理解当前关注的机器人学习方向,并找到合适的受控咨询入口。

方向概览

DexGello

面向灵巧操作的数据采集与遥操作方向,探索灵巧手、同构机械臂和人类示范之间的高质量动作映射,以及采集、训练、评估和部署流程的衔接。

OmniEgo

面向人类意图理解的多传感器数据采集方向,研究 VR、视觉和其他可穿戴或环境传感器如何协同表达人类动作与任务上下文。

RoboDojo-Tac

面向接触丰富操作的视觉—触觉评测方向,关注真实与仿真环境中的任务定义、传感器融合、可复现评测和 sim-to-real 对齐。

Robot4Robot

研究本体 Agent 与外部 Agent 如何通过多模态传感器协作,涵盖真机、仿真建模、三维场景、世界模型,以及模仿学习、持续学习和自我改进等学习范式。

相关研究主题

  • 视觉语言引导的机器人操作
  • 从人类示范学习灵巧操作
  • 面向接触丰富操作的视觉触觉融合
  • 仿真器、世界模型与世界动作模型
  • 多机器人与多传感器协同
  • 机器人数据采集、评测和闭环自改进

参与流程

  1. 阅读方向简介并确认自己的课程、时间和线下实验安排。
  2. 通过受控通讯录联系 项目协调人,说明背景、兴趣和可投入时间。
  3. 与项目负责人确认任务范围、所需技能、数据边界和成果预期。
  4. 需要课程学分时,另行完成课程资格、批准信和官方选课流程。
  5. 只有在负责人确认后,才将成员加入受控项目文档和代码权限。

信息维护规则

  • 招募状态、名额和人员分配属于动态信息,不在本页固化。
  • 新项目对外展示前必须由负责人确认名称、简介和公开范围。
  • 不上传报名接龙、群聊截图、人员名单或带有个人信息的表格。
  • 项目状态至少每学期复核一次;无法确认时标记为“待负责人核验”。

维护信息

  • 负责人:研究项目协调人
  • 联系入口:<CONTROLLED_CONTACT_DIRECTORY_URL>
  • 最后核验:2026-08-03