01
在迷茫中前行
实验室实习经历：
- 2025.02 —— 至今，上海交通大学 IWIN-FINS 实验室水下机器人强化学习与控制研究。导师：何建平
- 2025.09 —— 至今，在 RHOS 实验室参与具身智能、VLA 预训练等研究。导师：李永露
个人简介
02
希望做自己喜欢的事，并且做得有价值。
主要研究 Robotics，偏向最新前沿的具身智能、VLA 领域。
之前研究的是水下机器人，本质上是将机器人的控制方法等放在水下一个特殊的场景中，于是积累了很多关于机器人控制、强化学习、仿真等方面的经验。
具身智能比较偏向人型，最近探索人型机器人的 Locomotion 方面。之前做过 VLA 模型，但是偏向数据集处理和 Model pretraining，感觉工作偏枯燥，也积累了很多工程经验。
03
写论文很漫长。
只有一些 Under Review 的文章：
- Yu Zhang, Yuanmingqing Song, et al. “FinsSim: A reality-aligned integrated simulation platform for underwater robot learning.” Manuscript under review at IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). [First author]
- Mingwei Li, Dehao Ye, Yu Zhang, Ziyu Wang, Yong-Lu Li. “Data That Selects Itself: Scalable Self-Curation for Robot Learning.” Manuscript under review at International Conference on Learning Representations (ICLR 2027), 2026. [Third author]
- Ziyu Wang, Chenyuan Liu, Yushun Xiang, Runhao Zhang, Yu Zhang, et al. “The Great March 100: 100 Detail-oriented Tasks for Evaluating Embodied AI Agents.” arXiv:2601.11421, 2026. [Fifth author; manuscript under review]
Research
研究方向
这里是一些近期和长期在做的工作。
Embodied AI
具身智能，关注智能体如何在真实世界中与环境交互。
具身智能是研究智能体如何在真实世界中与环境交互的领域。它涉及感知、决策和行动等多个方面，旨在构建能够在复杂环境中自主运行的智能系统。
“人工智能让我们思考，什么是人，什么是智能。”
Embodied AI and robotics
VLA model pretraining with human-hand keypoints
Actual deployment on edge robotics platforms
Locomotion of humanoid robots
Underwater RL
水下强化学习，面向复杂水下环境潜器运动控制研究。
关注如何将Learning-based 方法应用于水下机器人的运动控制问题，包括仿真平台搭建、实机部署与推理验证。 包括单机器人和多机器人。 机器人是研究的载体，水下是机器人应用的特殊场景。通过水下机器人研究积累机器人系统开发的基本工程经验和通用原理，并结合强化学习探索前沿神经网络领域的方法
“与海为邻，住在无尽蓝的隔壁，却无壁可隔，一无所有，却拥有一切。”
Reinforcement learning for underwater robots
Control Theory for Underwater Systems
Simulation-to-Hardware Framework
Multiagent Systems
文章与笔记
一些日常科研记录和无关的碎碎念。还没有发布文章哎，不过快了。
写作 / 2026-07-18
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