路径规划、避障、定位以及环境映射分析是机器人导航和探索至关重要的需求。对于微观介入和靶向治疗来说，主要问题来源于有限的微观视野造成的定向障碍，以及目标定位与重定位等方面。在传感、机器视觉和嵌入式计算方面的研究进步与进展支撑了外科机器人在复杂而精细的解剖结构中实现靶向治疗。中心着重于在外科手术、康复和医院自动化中的机器人视觉和图像引导的基础理论和实际应用的研究。研究领域包括，实时SLAM和动态视野扩展、3D变形恢复、基于概率模型的软组织跟踪、用于腔内导航的流形嵌入，以及动态主动约束问题和增强现实可视化。研究目标是通过成像与传感融合，提供基于环境感知的引导、人机协同控制以及原位组织的学习和适应，从而最大限度地丰富诊疗信息。

研究领域

• 多源无监督领域自适应
• 具有主动视觉和局部整体映射的机器人视觉
• 深度学习分析与语义或图像关联
• 多尺度视觉伺服控制与重定向
• 手术GPS与增强显示
• 基于可解释深度学习的机器人导航