致力于通过机器人仿生驱动、智能感知与运动控制等基础研究，突破制约机器人移动与作业能力的关键科学与技术瓶颈，设计与研制新型机器人系统，增强其对复杂环境及多样化任务的适应能力，推动机器人在非结构化场景中的实际应用。
1. 人工肌肉与仿生机器人
研究基于智能材料的高性能人工肌肉设计、制备、建模、传感与控制方法，模仿生物的骨骼/软骨-肌肉-肌腱结构及其运动机理，设计并构建性能可媲美真实生物的仿生机器人系统，并探索其神经-肌肉仿生控制策略。
主要研究进展：提出一种基于形状记忆合金（SMA）丝柔性复合结构的高性能人工肌肉设计及电阻自反馈控制方法，基于此设计研制了一系列仿生柔性机器人，包括暴发力和方向可控的柔性跳跃机器人、多介质环境移动的仿海星机器人、高仿生灵活度的仿水母机器人和仿生机器鱼、高负重-自重比的柔性操作手、高保真仿人灵巧手、仿生复合黏附手爪、软体爬壁机器人、折纸结构柔性机械臂等；充分展示了人工肌肉驱动的仿生柔性机器人在运动灵活性、适应性、抗冲击性及低制造成本等方面的巨大潜力，研究成果发表在机器人领域顶刊IEEE Transactions on Robotics、IEEE Robotics and Automation Letters在内的多个高水平期刊和机器人顶会IEEE ICRA、IEEE IROS上。
2. 具身智能与特种机器人
旨在通过具身智能研究，攻克特种场景机器人的人机融合自主作业技术瓶颈。重点是构建机器人感知-决策-控制一体化的闭环智能框架，开发适用于双臂协同与灵巧手操作的先进控制方法，并通过仿真与实物平台迭代，提升机器人在复杂非结构化环境中的自主作业与学习能力。同时，面向电力运维、生化实验、水下检测等特种作业场景，开展针对性的机器人（如电力作业机器人、生化实验机器人、仿生水下机器人等）系统设计与关键技术攻关，以推动机器人技术在高危作业场景与极端环境中的实际应用。
主要研究进展：针对10kV配电网不停电作业的重大需求，研究突破了带电高危作业机器人的多项核心关键技术，包括双臂协作机器人优化设计、复杂环境立体感知、目标识别定位、自主避障路径规划、人机协同精准控制以及强电场多级绝缘防护等；解决了强逆光干扰、绝缘斗晃动和线路风摆等难题，显著提升了机器人目标识别准确率和动作控制精度，研制出10kV配网带电作业机器人系统，并构建了国际首个高空作业机器人SLAM多模态感知数据集，成果发表在机器人顶刊The International Journal of Robotics Research、IEEE Transactions on Robotics和电力顶刊High Voltage等高水平期刊上；该机器人系统在多项技术指标上处于国际领先水平，已在多地开展示范应用。
3. 光/视触觉感知技术
研究基于结构色等光学原理的高灵敏度、高分辨率触觉感知技术，建立高效的自动标定方法，并通过融合视觉信息流的深度学习算法处理，实现对接触力、位置及物体表面形状的精确、鲁棒感知，提升机器人在抓取、装配等任务中的环境适应性与操作智能。
主要研究进展：提出一种基于仿生结构色原理的柔性触觉感知方法，开发出可将接触压力信息转换为彩色条纹图像的微纳结构薄膜，并结合深度学习算法进行触觉信息处理；通过搭建触觉自动标注平台进行学习训练，大幅提高了触觉感知的灵敏度和空间分辨率，研究成果发表在国际著名期刊National Science Review和仿生学知名期刊Bioinspiration & Biomimetics上，并获得IEEE ICMA2019大会最佳论文奖。
