· 上阶段工作：主要研究多人紧密交互场景中的人体Pose和Shape的估计问题，为了处理遮挡并获得时域连续性的人体Shape，设计了时空追踪模块，并使用SMPL-X预测每个人的身体、脸部、手部和脚部的姿态。该项目中我以第二作者身份撰写的《Total Capture for Multiple Closely Interacting Persons》将于近期投稿于CVM。

· 现阶段工作：从单图像重建高精度人体三维mesh。与现有的基于体素和点云的方法不同，我们的方法是基于图卷积表示三维网格，并利用从输入图像中提取的感知特征，通过逐步变形标准T-Pose的模板来生成正确的人体形状。采用由粗到精的策略使整个变形过程稳定，并定义各种网络相关的loss来约束不同层次的属性，以保证重建结果在视觉上的舒适感和几何上准确性。

· 日常工作：每周末去清华大学刘烨斌老师课题组（目前国内三维重建的领军）参加一次组会，具体讨论工作进展以及交流科研进度。

· 在孙富春教授（IEEE Fellow）课题组实习，该课题组主要方向为机器人灵巧手的控制。

· 将Lifelong learning理论结合到机器人模仿学习的运动中，具体来说，建立了一个新颖的终身模仿学习框架，通过显式地将经验存储在字典中，来执行顺序的多任务模仿学习。为了解决动作表示问题，引入了DMP（dynamic movement primitives），并与终身学习框架无缝结合。参与编写《Lifelong Imitation Learning using Dynamic Movement Primitives》。

· 第二个课题是视触融合的导盲系统的开发，技术细节为使用GAN将视觉图像转换为频谱图，再通过振动模块传递给盲人用户进而识别地面信息，并且基于该技术分别开发了手机APP和基于华为Hikey970开发板的导盲杖。该项目，以第一作者的身份编写《基于视-触跨模态感知的智能导盲系统》投稿于智能系统学报，改进方法的英文版《A Portable Guide Device for Visual-tactile Cross-modal Perception Using Generative Adversarial Network》在课题组中正在做进一步的完善。