课题组研究目标：
REAL课题组是Robotic Environmental-perception and Autonomous-Navigation Lab (REAL)的简写。课题组长期围绕移动机器人的“环境感知与自主导航”这一核心基础问题和行业重大需求，以无人机、无人车、工业AGV、物流机器人、农业机器人等为主要研究对象，开展移动机器人的长期自主问题（Long-term Autonomy）的研究。
课题组紧密围绕着“Where am I？”，“What surrounds me？”和“What should I do next？”这三个关键问题开展工作，对自主机器人的环境感知、地图创建、自主定位、运动规划和智能控制等多方面的前沿理论和关键技术开展研究，并将理论知识、算法编程和硬件系统相结合用以解决真实世界的机器人问题，开发实用的智能自主机器人系统。
课题组的口号是：Make it REAL
实验室主要研究方向：
1） 传统感知与导航方法研究
环境感知： 目标检测、识别、跟踪、语义理解
地图创建： 2D/3D激光SLAM、视觉SLAM、红外SLAM
自主定位： 激光定位、视觉定位、多传感器融合定位（激光/视觉/IMU/GPS/轮式里程计）
运动规划： 任务规划、路径规划、轨迹规划
智能控制： 轨迹控制、路径跟踪、嵌入式实时控制
图1 传统感知与导航架构
2）具身感知与导航方法研究
端到端感知方法研究
端到端导航方法研究
基于视觉语言大模型的VLN研究
图2 具身感知与导航架构
3）类脑神经形态感知与导航方法研究
神经形态视觉感知方法研究
基于脉冲神经网络的建图定位方法研究
全神经形态感知与导航方法研究
图3 神经形态感知与导航架构
4）智能无人系统行业应用研究
智慧矿山
智能制造
智慧交通
国防军工
图4 实验室自主机器人应用领域
实验室根据所提出的自主无人系统架构开展相关核心技术研究，在各类国家级、省部级纵向课题的支持下，开展了从环境感知、地图创建、自主定位、运动规划和智能控制等多个核心技术的研究；同时，实验室研究与行业应用紧密结合，面向于不同应用领域与国内各大公司合作，开展了包括了自主无人机、自主无人车、野外机器人、无人采矿机器人、工业AGV、服务机器人等不同应用领域的行业应用研究。