研究方向
聚焦食品计算与智能体、具身导航，开展面向真实场景的智能信息处理研究。
食品计算与智能体
面向食品、营养与健康场景的多模态智能研究
研究食品领域视觉、文本与知识的协同建模，并探索智能体在食品理解、营养分析和知识服务中的方法与应用。
食品视觉理解
面向食物识别、检测分割、成分分析和份量估计等任务，研究细粒度视觉表征与开放场景识别方法。
多模态食品计算
研究食物图像、食谱文本、营养信息与领域知识的对齐、检索、推理和知识增强学习。
食品智能体
构建面向营养分析、膳食推荐与食品知识服务的智能体，探索领域工具调用、规划和可信交互方法。
具身导航
面向复杂三维环境的目标理解、空间推理与自主决策
研究智能体在三维真实或仿真环境中的多模态感知、目标理解、空间记忆和导航决策。
物体目标导航
研究面向指定物体类别的环境感知、语义地图、目标推断与路径规划方法，提高未知环境中的导航效率。
多物体目标导航
研究多个目标之间的搜索顺序、空间关系建模、历史观测利用和长程任务规划，降低重复探索成本。
视觉语言导航
融合自然语言指令、第一视角视觉和空间信息，研究指令理解、跨模态对齐与语言引导的导航决策。
近期研究成果
实验室近期发表的代表性工作