吊装、拖航等高要求海上作业（ demanding marine operations ）是海洋资源开发和利用的必备手段。然而，当前阶段，海上作业具有显著的"高成本、高风险、高要求"三高问题。受随机多变的风、浪、流动力环境及其与海洋工程结构之间的强非线性耦合效应影响，数字孪生和具身智能等高新技术在海上作业中的深入应用仍面临显著挑战。我主要针对海上作业和海上风电运维过程中多源感知、智能决策和自动控制开展研究，结合力学与自动化，以期推动风浪流立体感知-决策-控制一体化理论和技术的突破和应用。

海洋动力环境与态势感知理论与装备

传统响应预报方法依赖于历史数据，但由于时序数据稀疏，往往导致预测精度不足、可靠性有限。为突破这一瓶颈，我的研究致力于发展基于多目视觉、激光雷达与光纤光栅等先进传感技术的环境立体原位感知方法，结合多体动力学、水动力学与空气动力学理论，并引入计算机视觉与系统辨识技术，实现多时间尺度下环境荷载与作业态势的高精度预报。该研究旨在为高实时性要求的海洋作业提供数据支撑与关键技术突破。

海上作业智能决策支持理论与技术

目前，高要求的海洋作业仍高度依赖人工经验，存在主观性强、效率偏低及风险较高等局限。为保障作业安全，常采用保守的时间窗口，导致有效作业期缩短、成本增加。为应对这些挑战，我的研究重点关注智能决策支持理论的发展：通过引入计算机视觉、优化理论和深度学习等人工智能算法，并结合数字孪生与大预演模型等技术，对作业流程进行动态推演与风险预识别，从而提升复杂海洋环境下的作业预判能力和决策智能化水平。

海洋机器人和智能海工装备

为提升作业装备效率，研发海洋工程通用及新型装备，包括但不局限于动力定位系统、锚泊辅助动力定位系统、无人船、无人机、水下机器人、机械臂、吊装系统、柔索驱动并联系统、升沉补偿系统、减摇水舱、四足机器人等，并进一步研究和实现其在海洋环境下多运动体的制导、导航与非线性控制策略。通过融合智能算法与动态前馈控制，提升系统响应速度与鲁棒性。