Academic
About Me#
我是华南师范大学电子科学与技术学院（微电子学院）的二年级硕士研究生。现在在学院陈教授的研究团队中从事机器人运动控制的研究。在本科时，我加入了李一浩老师的梅科尔工作室，做了很多我认为很酷很有趣的项目。
我的研究理念很简单：做一些很酷和一些我自认为很有趣（好玩）的的东西。
我不追求高高在上的口号，也不追崇某些讳莫如深的研究工作——我只是真心喜欢亲手去做一些看的见摸得着的工作。让我的机器人能够移动、做事，以及偶尔做点有用的事。如果一个项目最终变成论文，那很好;如果最后只是一个实验室的验证小demo，这也没问题。我的态度一直都是：羞涩而无畏，谦卑而执着。
目前，我专注于基于学习的机器人运动控制，目标是赋予机器人在复杂环境中执行敏捷、稳健行为的能力。我认为仿真训练是整个流程中的关键阶段：它允许在实际应用前对想法进行测试、完善迭代和安全评估。然后，通过整合大量真实世界的数据，系统可以真正实现脚踏实地。同时，我希望构建一个运行顺畅且可靠稳定的系统化工程体系，并尽可能缩短从一个想法到可运行原型的距离。
Here is my academic CV, feel free to download it.
Download CV
Research Interests#
Robotics Manipulation
Robotic Manipulation, Grasping, Dexterous Control, Object Interaction
Robot Learning
Reinforcement Learning, Embodied Intelligence, End-to-End Optimization
Swarm Robotics
Distributed Systems, Swarm Intelligence, Decentralized Planning
Publications#
2026
LiDAR based UAV
此处填入论文摘要。简要介绍论文的研究背景、方法和主要贡献。
Open-source Projects#
Blackdrone_4869
Robotics DevelopmentBlackdrone_4869 是一个传统的稳定的无人机自主导航系统，整个系统包含硬件设计和所有配套的算法程序。之所以将他命名为 4869 就是因为这是我从最初代版本逐步调试验证实现的可以稳定自主飞行的无人机。当然，这都离不开前人所做的开源贡献，是他们给了我一个干中学的机会。 同时，我也修改了他们程序中的许多问题，也增补了一些他们所缺失的东西，比如，在使用雷达定位时可以输出高频雷达定位信息。这个项目的亮点就是，我会从真正小白的角度教你一步一步构建一个属于自己的自主无人机，有很详细的配套知识库和操作手册，真正从项目开发者的角度做到知其所依然。
BlackRL
Robotics DevelopmentBlackRL 是一个雷达感知的基于强化学习算法端到端无人机导航系统，只需要设置目标导航点，无人机可以通过雷达对静态和动态障碍物感知，实现从环境感知数据到电机推力输出控制的端到端自主导航。同时，为了验证训练的端到端控制策略的可行性，还设计了基于 ROS1 的 Gazebo 仿真环境和 rviz 可视化窗口。实现更可靠的 sim to real 部署方案。
Blacksuper
Robotics DevelopmentBlacksuper 是一个在香港大学 Mars 实验室 SUPER 项目基础上对缺失控制进行补充的完整版本，该项目暂时还不是最优版本，还在进一步开发中。港大展示该项目时使用的是 MPC 控制器，但该控制器并未开源。因此，根据项目的 issue 提示我为它开发了 PX4 控制器与 PID 控制器，经过测试验证数据流可用，可实现部分效果，但这并不是最优的项目效果，关于最佳效果所使用的 MPC 控制器还在尝试复现测试中，测试完毕后将动态更新该项目。
Blackdrone_Lio
Robotics DevelopmentBlackdrone_Lio 是一个基于 FAST-LIO 为雷达里程计并加上控制器与规划器的实现真实无人机自主导航的完备形态。算法整体结构鲜明，适合新手玩家快速理解程序和其中的逻辑架构，真正体会传统无人机自主导航算法感知-规划-控制的结构框架，理解他们是怎么样的一个搭积木的过程。