主导灵巧手运动学与动力学建模，负责正逆运动学算法开发与优化，承担URDF模型的创建、维护及迭代，确保模型与机械设计、实物硬件的一致性，支撑仿真与控制算法开发
负责灵巧手力位混合控制体系搭建，核心开发 impedance 控制、力控柔顺控制、位置/力切换控制等核心算法，适配不同操作场景（如手内操作、易碎品抓取、曲面贴合）的控制需求
主导传感器融合与本体状态估计方案设计，整合触觉传感器，力传感器、关节编码器、惯性测量单元（IMU）等多源数据，开发鲁棒的状态估计算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波等），实现关节角度、速度、受力及末端姿态的精准估计
负责控制算法与上层任务规划系统、底层驱动系统和机器人仿真系统的接口开发与集成，制定控制指令协议
建立灵巧手本体控制性能测试体系，制定力控精度、响应速度、稳定性等核心指标的测试标准，开展常态化性能验证与迭代优化