指导教师长期从事水下装备设计与优化设计的研究，近五年所承担的项目列表如下：

中核集团领创科研项目 主持承担

核动力UUV关键技术研究

中国大洋矿产资源研究开发协会十三五研究课题 主持承担

万米级无人遥控潜水器系统-海龙11000恢复及海试

国家重点研发计划 副总设计师

全海深无人潜水器(ARV)研制

1. 指导教师熟悉本项目研究背景、研究内容和研究方法

2. 指导教师已开发关于此类问题的计算程序，拥有相应理论与实施编程计算的基础与经验。

3. 指导教师会定期组织会议研讨项目进展，对研究过程中出现的困难与问题进行答疑。

4. 指导教师支持团队成员之间的分工合作，鼓励合作精神，会对项目进行充足的经费配套。

自主/遥控水下机器人（ARV）在海洋探索、资源开采中不可或缺，发展ARV自主回收对接技术有利于提高其作业效率。在以往的实践中，往往是采用人工操控的方式实现ARV回收对接，如何自主地规划出回收的运动路径，成为影响装备智能化的关键环节。同时，数字仿真技术能够大大节省技术开发的时间和成本，为工程实践提供便利。

软、硬件在环仿真是将需要仿真的部分系统软、硬件直接放到仿真回路中的仿真系统，不仅弥补了纯数字仿真中的许多缺陷，提高了整个模型的置信度，而且可以大大减轻编程的工作量，实现了仿真模型和实际系统间的实时数据交互，使仿真结果的验证过程非常直观，大大缩短了产品开发周期。多智能体路径规划（Multi-Agent Path Finding，MAPF），是一类寻找多个智能体从起始位置到目标位置且无冲突的最优路径集合的问题。近年来，随着多智能体理论及嵌入式硬件的发展，多智能体路径规划的方法与应用越来越广泛。但是，如何将多智能体理论迁移到水下，并适应高非线性、高不确定性的海洋环境，对多智能体规划算法的鲁棒性、计算精度、计算稳定性以及求解速度等方面提出了很高的要求。