POIL：基于点的稳定动力系统单次模仿学习

研究外部身体知识、成功经验与可执行技能如何提升GPT-6-Astra控制XLeRobot完成模拟及真实电梯按钮任务。

ForceTwin通过人类交互数据学习关节物理属性（惯性、摩擦、弹簧机制），构建可预测动作的物理信息数字孪生，赋能机器人精准操作。

面向人形机器人的羽毛球动态击球技能学习，利用有限人体运动数据提升三维挥拍与全身动态协调。

研究拉格朗日与哈密顿神经网络在含耗散及显式时间依赖系统中的适用性，聚焦阻尼谐振子动力学建模。

面向平面可轴向压缩腱驱动连续体机器人，降阶模型沿指定腱力与位移轨迹传播完整平衡构型。