浙江大学 FAST Lab
浙江大学 · 高飞 Fei Gao、许超 Chao Xu · FAR 飞行自主机器人研究组
1 / 3 核心人物14
- 01
许超 Chao Xu
FAST Lab 创始人兼主任｜浙江大学控制科学与工程学院教授、副院长，浙江大学湖州研究院院长，IEEE 高级会员
实验室创办者与资源统筹者，研究横跨流动控制与机器人自主系统，是全组多数论文的共同作者。
- 02
高飞 Fei Gao
FAST Lab 副主任兼技术负责人｜FAR 飞行自主机器人研究组负责人，浙大控制学院长聘副教授、博导，国家优青
Teach-Repeat-Replan 一作（T-RO 最佳论文荣誉提名），组内几乎所有论文的通讯作者，创办微分智飞。
- 03
曹燕军 Yanjun Cao
FAST Lab 特聘研究员｜FIRE 野外智能机器人工程组 PI，浙江大学湖州研究院研究员
2020 年蒙特利尔理工博士，负责多机相对定位、UWB 与野外工程化，竹林集群共同作者。
- 04
周鑫 Xin Zhou
博士（2024 届），组内集群自主方向的开创者；赴香港高校做博士后，并任微分智飞首席科学家
EGO-Planner、EGO-Swarm 与竹林集群三项工作的第一作者，一人开出整条集群线。
- 05
汪哲培 Zhepei Wang
博士（2022 届），该组轨迹优化理论的奠基者；官网校友页记其入职大疆 Talented Program
MINCO / GCOPTER 一作，此前一作完成 am_traj，搭起全组共用的理论底座。
- 06
王钱浩 Qianhao Wang
博士生，安全走廊与感知感知型规划方向
FIRI 一作，破解凸多面体走廊「大、快、包得住」的三难；也是竹林集群与特技飞行的作者。
- 07
韩志超 Zhichao Han
博士生，地面与车式机器人规划方向的主力
Fast-Racing、Dftpav 与 Science Robotics 2025 分层轨迹表示（DPtraj）三项的一作。
- 08
纪佳林 Jialin Ji
博士（2024 届），毕业后入职大疆任决策规划算法工程师
把规划推向执行层与接触层：CMPCC、Elastic Tracker、Fast-Perching 三项的一作。
- 09
全伦 Lun Quan
博士（2024 届），编队与分布式集群方向；毕业后任卓驭科技高级决策规划算法工程师
Swarm-Formation 共同一作，提出旋转平移缩放不变的可微编队度量；亦一作完成 EVA-Planner。
- 10
王鸣杨 Mingyang Wang
学生（本科阶段即进组），极限飞行方向
Science Robotics 2025 自主特技飞行一作，提出特技意图的通用表示与配套优化器。
- 11
侯佳良 Jialiang Hou
博士生，大规模集群方向
Primitive-Swarm 一作，用离线运动基元库替代在线优化，把集群仿真规模推到千架。
- 12
王英建 Yingjian Wang
学生，动态环境感知与多机相对定位方向
动态环境机载视觉飞行一作（IROS 最佳应用论文提名），及可认证最优相对定位一作。
- 13
高钰满 Yuman Gao
博士生，多机协同探索与动态跟踪方向
一作完成 Meeting-Merging-Mission、自适应跟踪栖停（T-RO 2024）与空地两栖自主探索。
- 14
吴天悦 Tianyue Wu
学生，学习型极限机动方向
Science Robotics 2026 一作，训练端到端感知运动策略，并以模型法轨迹初始化 RL 探索。
项目与产品时间线 30 个节点
- 2019
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高飞港科大博士毕业，回浙大组建 FAR 研究组
师从沈劭劼，任 FAST Lab 副主任兼技术负责人，方向收敛到机载实时运动规划。
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- 2020
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Teach-Repeat-Replan 获 T-RO 最佳论文荣誉提名
高飞一作。把人类示教轨迹自动改写成可执行轨迹，是该组方法论的起点。
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am_traj：交替最小化的时空联合轨迹生成
汪哲培一作，RA-L 2020。60 段轨迹 5 毫秒出解，是 MINCO 的前身。
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CMPCC：走廊式模型预测轮廓控制
纪佳林一作，ISER 2020。把飞行走廊写进控制器，让激进飞行的跟踪误差不再撞墙。
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EGO-Planner 发表：免 ESDF 的四旋翼局部规划器
周鑫一作，RA-L 2021。规划耗时压到毫秒级，塞得进掌心级机载算力。
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集群穿林视频获 Science 新闻版报道
该组首次进入国际主流科学媒体视野，开源仓库随之大规模扩散。
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- 2021
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EGO-Swarm：去中心化四旋翼集群系统
周鑫一作，ICRA 2021。仅靠机载资源协同，用同伴视觉检测校正定位漂移。
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ICRA 2021 六篇齐发，方法族成形
含 Fast-Tracker、EVA-Planner、VID-Fusion、Mapless-Planner 等，方法族成体系。
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动态环境机载视觉飞行获 IROS 最佳应用论文提名
王英建一作。动、静障碍分开建模，动态物体用运动椭球表示。
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Fast-Racing：SE(3) 无人机竞速开源强基线
韩志超一作。实机 4 m/s 穿越 36 厘米窄缝，比搜索式 SE(3) 方法快约十倍。
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- 2022
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空地两栖飞行器的自适应导航
张瑞彬一作，RA-L 2022。自动决定何时滚行何时起飞，地面模式约 7 倍节能。
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MINCO / GCOPTER 发表，全组理论底座落成
汪哲培一作。把带约束的规划问题整体化归为无约束优化，此后被反复复用。
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Swarm-Formation：可微图度量驱动的编队飞行
全伦、殷隆基共同一作，ICRA 2022。队形可在密集障碍中自适应形变。
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Science Robotics 封面：十架掌心无人机穿越竹林
周鑫一作。无 GPS 无中心调度，可穿过小于 30 厘米的竹竿间隙。
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Fast-Perching：栖停到移动倾斜面
纪佳林一作，IROS 2022。推重比仅 1.7 的微型机，轨迹生成 20 毫秒。
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- 2023
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IROS 2023 三线并进：任意形状、不平地形、车式集群
张廷睿、徐隆、马昌家分别主导，把规划能力铺到非四旋翼平台。
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- 2024
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Dftpav：非结构化环境下的车辆全身时空规划
韩志超一作。用微分平坦性压缩表示，规划的是全身轮廓而非质点。
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ICRA 2024：竞速辅助系统入围三项最佳论文 Finalist
钟宇航一作。三项分别为最佳会议、最佳学生与最佳无人机论文，均未最终获奖。
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Implicit SVSDF 登上 SIGGRAPH 与 ACM TOG
王京平等共同一作。扫掠体 SDF 建模为广义半无限规划，免去显式重建表面。
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空中机器人集群获 ICBS 前沿科学奖
获奖人高飞、周鑫、许超，表彰以竹林集群为代表的集群自主工作。
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高飞创办微分智飞，周鑫任首席科学家
做通用空中机器人的具身智能大脑与集群系统，主力机型 P300 面向工业巡检。
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- 2025
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DDR-opt：差速驱动机器人类的通用轨迹优化框架
张孟轲一作。两轮差速、滑移转向、履带底盘统一进同一套轨迹表示。
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Science Robotics：四旋翼全自主特技飞行
王鸣杨一作。提出特技意图的通用表示，并补偿平坦奇异点的偏航敏感性。
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Primitive-Swarm 发表，仿真规模达千架
侯佳良一作。离线基元库替代在线优化，单次规划耗时不到 1 毫秒。
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Science Robotics：地面车辆的分层稳定轨迹表示
韩志超一作。神经网络模仿人的直觉寻路做前端，耗时不随环境复杂度爆炸。
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微分智飞完成 Pre-A 与 Pre-A+ 融资，合计近两亿元
此前一个月内已连完天使轮与天使+轮，投资方含五源资本、光速光合。
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- 2026
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Nature Communications：仿人手一体化飞行抓取机器人
吴钰泽一作。不外挂机械臂，把仿人手爪与机体一体化设计。
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Science Robotics 聚焦：主张重启超声波频段做鲁棒自主
周鑫、高飞撰写的评论文章，回应视觉与激光在烟尘雾中失效的问题。
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微分智飞完成数亿元 A1 轮融资
华控基金领投，联想创投、央视基金跟投。
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Science Robotics：感知运动策略实现极限窄缝穿越
吴天悦一作。未知缝隙位姿下穿越 5 厘米余隙、90 度倾角的窄缝。
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核心工作16
- 012020IEEE T-RO 2020
Teach-Repeat-Replan
把人类飞手的抖动示教轨迹自动改写成可执行轨迹
主导 · 高飞 Fei Gao
一套完整的四旋翼激进飞行系统，涵盖示教轨迹改写、走廊生成、时空优化与飞行中重规划。
经典的 teach-and-repeat 框架要求人类示教的那条轨迹本身就光滑可执行，而且环境不能变——现实中人手飞出来的轨迹又抖又不满足动力学，一旦场景里多了个箱子整套流程就失效。该工作放弃「精确复现」这个前提，改为把任意抖动的示教轨迹自动转换成一条拓扑等价、光滑、安全且动力学可行的新轨迹，从而只保留人对飞行路线拓扑结构的意图，把可行性问题全部交给机器；飞行中再叠一层滑动窗口的局部感知与重规划来处理未建图与动态障碍。
获 2020 IEEE T-RO King-Sun Fu Memorial 最佳论文奖荣誉提名，高飞为第一作者。这是该组「人的意图与机器的可行性要解耦」这一方法论的起点，后续 CMPCC、竞速辅助、自主特技都沿此展开。
- 022021IEEE RA-L 2021
EGO-Planner
去掉 ESDF，把四旋翼局部规划压进毫秒级
主导 · 周鑫 Xin Zhou
一个基于梯度的四旋翼局部轨迹规划器，特点是全程不维护欧氏符号距离场。
梯度类规划器过去都要实时构建并维护 ESDF，才能在优化时取到避障梯度的大小与方向。问题是 ESDF 的更新范围远远大于轨迹真正会经过的那一小块子空间，绝大部分算力和内存都花在无人机根本不会飞去的地方。EGO-Planner 把碰撞代价重新定义成「发生碰撞的那段轨迹」与「一条无碰撞引导路径」之间的比较式惩罚，只有当轨迹真的撞上新障碍时才记录该障碍的信息，于是规划器只提取自己需要的那一点点环境信息；再配上各向异性曲线拟合来调整高阶导数而保持轨迹形状，动力学不可行时自动延长时间分配。
规划耗时降到毫秒量级，使完整的规划能力第一次塞得进掌心级无人机的机载算力——这是后来竹林集群能用微型平台实现的直接前提。GitHub 约 2.6k star，是全球高校做四旋翼自主飞行事实上的入门基线，被 IEEE Spectrum 报道。
- 032021IEEE ICRA 2021
EGO-Swarm
只靠机载资源的去中心化四旋翼集群系统
主导 · 周鑫 Xin Zhou
一套去中心化、异步执行的多机自主导航系统，不依赖中心节点、动捕或高精度 GPS。
此前的集群方案基本二选一：要么由中心节点统一求解所有机的轨迹，规模一大计算就崩；要么依赖动捕或 RTK 提供精确的全局位姿，只能在实验室或空旷场地跑。EGO-Swarm 把机间避碰写成非线性优化里的一个惩罚项，让每台机各自求解、异步执行；用轻量的拓扑轨迹生成方法跳出局部极小以提升鲁棒性；最关键的是用深度图中对同伴的视觉检测来在线校正机间相对定位漂移，从而彻底摆脱外部定位设施，并容忍一个不可靠的轨迹共享网络。
单次规划耗时数毫秒。多机穿越密林的实拍被 Science 新闻版报道，是该组第一次进入国际主流科学媒体视野。配套仓库 ego-planner-swarm 约 2.1k star，是集群规划领域被复用最多的开源实现之一。
- 042021IEEE IROS 2021
Autonomous Flights in Dynamic Environments with Onboard Vision
把动态障碍和静态障碍分开建模的机载视觉飞行系统
主导 · 王英建 Yingjian Wang
一套面向动态环境的完整机载自主飞行系统，含感知、建模与规划全链路。
在此之前的自主飞行系统几乎都默认环境是静态的，一旦场景里出现行人、抛来的球这类运动物体，占据栅格地图上就会留下一条条「拖尾」的虚假障碍，规划器随即失效。该工作基于深度图做遮挡感知的动态感知，把障碍显式分成动、静两类：动态物体用运动椭球单独建模并预测其未来位置，静态物体照常融进占据栅格；规划端用改造过的动力学路径搜索加梯度优化，而且沿用 EGO-Planner 的思路手工构造梯度、全程不维护符号距离场。
整个规划过程在毫秒内完成，在真机上验证了对运动障碍的实时规避。该文获 IROS 2021 最佳应用论文提名。
- 052022IEEE T-RO 2022
MINCO / GCOPTER
多旋翼时空联合轨迹优化的统一理论框架
主导 · 汪哲培 Zhepei Wang
一族轨迹表示（MINCO）加一个基于它的通用轨迹优化器实现（GCOPTER），是该组理论上分量最重的工作。
传统做法把「走什么形状」和「什么时候到」拆成两步：先固定时间分配、用二次规划解空间形状，时间分配靠试凑或整体缩放。时间一旦定死，轨迹在动力学极限附近必然保守；而走廊、推力、角速度这类约束要么被松弛掉、要么让问题难以求解。MINCO 从「无约束控制量最小化」的最优性条件出发，构造出一种以路点和时间分配为参数的稀疏轨迹表示，使空间形状与时间分配落进同一个无约束优化问题，并支持线性复杂度的时空形变操作；再用光滑映射把几何约束精确消去，用「稠密约束评估与稀疏参数化解耦 + 对微分平坦映射做反向微分」来支持各类状态-输入约束。结果是一个一般性的带约束规划问题被整体化归为无约束优化。
论文称在保持解质量的同时比专用方法快数个数量级。GCOPTER 约 1.3k star，此后该组集群、竞速、栖停、跟踪、特技、地面车几乎所有规划工作都建在它之上，也被大量外部课题组直接复用。
- 062022IEEE ICRA 2022，扩展版 T-RO 2023
Swarm-Formation
用旋转平移缩放不变的可微图度量做编队飞行
主导 · 全伦 Lun Quan、殷隆基 Longji Yin（共同一作）
一套分布式的编队飞行轨迹优化框架，配套完整的编队导航系统。
过去的编队方法多把队形写成刚性的相对位置约束，遇到密集障碍时整个队只能绕行或干脆失败——因为「保持队形」和「避障」被当成两个互相打架的目标。该工作提出一个对旋转、平移、缩放都不变的可微图度量来量化整体队形的相似度误差，于是编队钻缝隙时可以整体缩放或形变而不被判为「破队」，给了协调更大自由度；再把这个度量连同避障惩罚、动力学可行性一起塞进时空联合的多项式轨迹优化，并把优化解耦成分布式形式使大规模编队在算力上可行。扩展版进一步加入自适应调整编队参数的重组机制。
扩展版 Robust and Efficient Trajectory Planning for Formation Flight in Dense Environments 发表于 T-RO 2023。开源仓库约 0.6k star。
- 072022Science Robotics 2022（封面文章）
Swarm of micro flying robots in the wild
十架掌心无人机自主穿越原始竹林（Science Robotics 封面）
主导 · 周鑫 Xin Zhou
一个把感知、定位、规划、通信全部装进掌心级机体的完整野外集群系统，及其可复现代码 Swarm Playground。
在此之前，所有能跑的无人机集群都至少踩着一个拐杖：动捕、GPS、中心调度机，或者只在空旷场地飞。真实野外之所以难，是因为轨迹最优性、可扩展性、算力经济性、机体小型化这四件事互相冲突——想飞得好就要算得多，算得多就要机体大，机体大就穿不过竹子。该工作把 MINCO 的时空联合优化推进到去中心化异步多机场景，配合机载相对定位与轻量通信，第一次让这四者同时成立。
十架掌心尺寸的四旋翼在真实竹林中自主协同穿行，可穿过小于 30 厘米的竹竿间隙，并能跟随行人。发表于 Science Robotics 第 7 卷 66 期「Robots in the Wild」专题封面，论文数据与完整代码同步开放。
- 082022IEEE IROS 2022
Fast-Perching
实时算出如何贴上一面移动的斜面
主导 · 纪佳林 Jialin Ji
一个面向空中栖停的实时轨迹规划器。
栖停要求无人机在接触的那一瞬间同时满足位置、姿态、速度三重终端条件，而目标平面本身还可能在移动和倾斜。以往方案必须预先指定终端状态与轨迹时长，等于把最难的部分交给人工标定。该工作让终端状态与轨迹时长都成为可自适应调节的量，在保证安全与动力学可行的前提下最小化接触时的切向相对速度；设计柔性变换来消去终端约束、同时减少优化变量的数量；并纳入精确的 SE(3) 规划，保证最后一刻之前机体不会刮到平台。
推重比仅 1.7 的掌心级微型机可栖停到移动的倾斜平面上。最优轨迹生成约 20 毫秒，热启动重规划约 2 毫秒。
- 092024IEEE T-ITS 2024（2023 年在线）
Dftpav
用微分平坦做非结构化环境下的车辆全身时空规划
主导 · 韩志超 Zhichao Han
一个面向自动驾驶的实时时空联合轨迹优化器，针对车式（非完整约束）机器人。
车不像四旋翼可以往任意方向平移，非完整约束让空间与时间难以联合优化；在非结构化场景（停车场、工地、无车道线区域）加上动态障碍时，实时性更是几乎不可得。该工作利用车式机器人的微分平坦性把轨迹表示压缩、让规划问题可解析地写出来，同时保持非完整动力学的可行性；对未建模的静态障碍用安全行驶走廊约束，对动态物体用符号距离近似；并且优化的是车辆的全身轮廓轨迹，而非把车近似成一个质点或圆。
论文给出了与当时 SOTA 方法的系统性 benchmark。开源仓库约 0.5k star，是该组把规划能力从空中搬到地面的代表工作。
- 102024ACM SIGGRAPH 2024 & TOG
Implicit Swept Volume SDF
任意形状机器人的连续无碰撞轨迹生成
主导 · 王京平 Jingping Wang、Tingrui Zhang（共同一作）
一套把「整段运动的扫掠体到障碍的距离」变成可微量的轨迹优化方法，前身是 IROS 2023 的 Implicit-SDF-Planner。
规划领域长期把机器人近似成球或球的并集，形状一复杂就只能二选一：过度保守地包住整个机体（丢掉大量可行空间），或者靠离散时刻采样做碰撞检测（高速运动时会出现「隧道效应」，两次采样之间穿模而不被发现）。该工作用隐函数表示任意形状机器人本体，机体表面就是其自身 SDF 的零水平集；再把整段轨迹的扫掠体 SDF 计算建模为广义半无限规划，在查询点上隐式地数值求解，从而完全免去显式重建扫掠体表面这一步。适用于刚体也适用于可变形体。
IROS 2023 版与 SIGGRAPH 2024 / ACM TOG 版分别发表，后者与上海科技大学 Lan Xu、Jingyi Yu 合作。这是该组少数打进图形学顶会的工作。
- 112025IEEE T-RO 2025（2024 年预印）
FIRI
又大又「包得住」的凸多面体安全走廊生成
主导 · 王钱浩 Qianhao Wang
一个从杂乱环境中生成凸多面体自由空间的算法，是优化式规划的标配前置模块。
基于优化的规划几乎都要先把自由空间抽象成一串凸多面体走廊。已有方法在三件事上只能取二：多面体体积要大（否则规划空间被压缩得太保守）、生成要快（否则拖垮实时性）、以及必须保证包含给定的种子点集（机体本身或前端路径，否则走廊和前端解对不上，后端优化直接不可行）。FIRI 交替执行两个子模块：限制性膨胀显式地把种子点集写进约束，因而天然保证第三点；最大内接椭球计算通过体积的单调改进保证质量。二者迭代即可三者兼得。
继 MINCO 之后该组的第二件被广泛复用的基础工具，作者名单几乎囊括了组内所有规划方向的骨干。
- 122025IEEE T-RO 2025
Primitive-Swarm
把在线优化换成离线基元库，集群规模推到千架
主导 · 侯佳良 Jialiang Hou
一个面向大规模空中集群的超轻量去中心化规划器。
集群规模与在线计算效率是天然矛盾：在既有稠密障碍又有稠密同伴的三维空间里，非凸的在线轨迹优化根本算不动，机数一多必然超时。该工作把重活整体挪到离线——先用基于可达性分析的时间最优路径参数化（TOPP-RA）预先生成一个时间最优且动力学可行的运动基元库，再把每条基元按冲突关系与离散化的周围空间预先关联好，得到一套能同时处理机-障与机-机、空间与时间冲突的快速碰撞检测机制。在线时每台机只需按用户定义的代价从库里挑一条安全的基元，耗时优化因此退化为线性复杂度的选择问题。
稠密环境下单次规划耗时不到 1 毫秒，飞行时间与行进距离在对比方法中均最短；仿真中可实时运行 1000 架规模（媒体所称的「千机共舞」，需注意实飞验证规模远小于此）。
- 132025Science Robotics 2025
Unlocking Aerobatic Potential of Quadcopters
四旋翼全自主特技飞行
主导 · 王鸣杨 Mingyang Wang
一套让四旋翼自主生成并执行花式特技动作的完整系统。
特技飞行此前只有顶尖人类飞手能做，自主系统最多在空旷场地执行预先编排好的简单动作。核心障碍是「翻滚一圈再从两根柱子之间穿出去」这类意图很难被形式化成规划器能求解的目标函数。该工作分三层解决：第一，提出特技的通用表示，把一段飞行压缩成一串离散的「特技意图」（拓扑变化加姿态变化），可以任意组合；第二，用时空联合优化的轨迹规划器把这串意图变成动力学可行、光滑且无碰撞的轨迹；第三，处理特技飞行中微分平坦映射出现奇异点所导致的偏航敏感性并加以补偿。消融实验显示时空联合优化与偏航补偿缺一不可。
四旋翼可在密集障碍环境中自主完成通常需要专业飞手才能做出的复杂机动。代码开源为 Aerobatic-Planner。
- 142025Science Robotics 2025
DPtraj
分层轨迹表示，让地面车辆规划的耗时不再随环境复杂度爆炸
主导 · 韩志超 Zhichao Han
面向车辆类非完整约束机器人的分层运动规划器，前端用学习、后端做数值稳定的时空优化。
两个瓶颈叠在一起：其一，平坦空间中的轨迹表示存在奇异性与数值不稳定；其二，复杂环境下几何规划与运动学执行强耦合，导致速度频繁波动、乘坐体验差。更要命的是传统前端搜索算法的计算时间会随环境复杂度急剧恶化且不可预测，这对需要实时性保证的车辆是致命的。该工作设计神经网络来模拟人类整合全局环境信息与既往经验、直接「看出」可行通路的直觉能力作为前端，配一套分层的双层多项式轨迹表示与数值稳定的时空优化器作为后端，并用自适应安全边界机制把几何规划与运动学执行解耦。
在环境复杂度上升时仍保持稳定的计算耗时，同时取得高平均速度、低速度波动与更低的动态交互碰撞风险。开源为 DPtraj。
- 152026Nature Communications 2026
Hand-like Autonomous Flying Robot
把仿人手一体化到飞行器上，实现空中抓取与交互
主导 · 吴钰泽 Yuze Wu
一台把仿人手爪与机体一体化设计的自主飞行机器人，配套任务规划与多级自适应控制框架。
让无人机具备操作能力的常规做法是外挂一条机械臂，但外挂件的重量和转动惯量会直接破坏飞行敏捷性——能抓东西的飞行器往往飞不快也飞不灵活，两者难以兼得。该工作转而按人手的结构与驱动特性重新设计一体化的机载手爪（HI-ARM），在结构紧凑、飞行敏捷与操作多样性三者之间找到折中；自主框架含高效任务规划与多级自适应控制，支持全自主模式（任务规划器从动作库中自动组合动作序列）与人机协同模式。
演示了类人抓取、开门、林间栖停与物体运输等空中交互任务。这是该组唯一一篇 Nature 系论文。
- 162026Science Robotics 2026
Precise Aggressive Aerial Maneuvers with Sensorimotor Policies
端到端感知运动策略实现极限窄缝穿越
主导 · 吴天悦 Tianyue Wu
一套用强化学习训练的、把机载视觉与本体感知直接映射到底层控制指令的感知运动策略。
以倾斜姿态穿过比机身还窄的缝隙（SE(3) 穿隙）是四旋翼机动能力的极限考题，需要瞬时大倾角来利用机身的不对称性。模型法规划器能算出这条轨迹，但依赖精确的缝隙位姿与状态估计，只靠轻量机载传感做不到；而纯粹的 model-free 强化学习又因为可行解空间极其狭窄，几乎探索不到任何成功样本。该工作在仿真中用端到端策略蒸馏训练感知运动策略，并用模型法规划器生成的轨迹来初始化探索，从根本上绕开 RL 在受限解空间上的探索难题。
在完全不知道缝隙位置与朝向的前提下，穿越仅 5 厘米余隙、需要最大 90 度倾角的矩形窄缝；未针对动态缝隙训练，却能反应式地穿越运动中的缝隙。
浙江大学 FAST Lab（Field Autonomous System and compuTing Laboratory，无人系统与自主计算实验室）｜创始人兼主任 许超 Chao Xu、副主任兼技术负责人 高飞 Fei Gao｜依托浙江大学控制科学与工程学院，另设浙江大学湖州研究院集群机器人自主导航中心｜下设 ARC（Applied Robotics and Cybernetics）、FAR（Flying Autonomous Robotics，高飞负责）、FIRE（Field Intelligent Robotics Engineering，曹燕军负责）三个研究组｜官网 zju-fast.com，开源集中在 ZJU-FAST-Lab。
这个组是做什么的
FAST Lab 做的是一件很具体的事：让机器人在没有先验地图、没有 GPS、只有巴掌大机载算力的条件下，自己决定下一秒往哪走、怎么走。这在学术上叫运动规划。该组的路线区别于两类常见做法——既不像早期学院派把规划做成离线求解的漂亮数学，也不像纯学习派把一切交给神经网络端到端拟合，而是先把轨迹优化的数学底座打扎实，再往上叠系统工程，最后拿真机去竹林、矿洞、赛道里跑。
它的公开身份靠三样东西支撑：MINCO 这套被大量后续工作复用的轨迹表示理论；EGO-Planner 系列开源代码，几乎成了全球高校做四旋翼自主飞行的默认起点；以及四篇 Science Robotics 研究长文加一篇 Nature Communications。一个建组不到七年的团队能有这个密度，在机器人规划方向上相当罕见。
研究主线
该组的工作看着庞杂，其实是一条主干加四条分支，彼此有明确的先后依赖，理解了这个结构就理解了这个组。
主干：轨迹优化理论
所有分支都长在这条主干上，奠基人是 汪哲培 Zhepei Wang。演进链条很清楚：am_traj（2020）先证明「空间形状」与「时间分配」可以交替优化，Double Descriptions（2021）把大规模轨迹的代价与梯度算到线性复杂度，两者在 MINCO（2022）合流成一套稀疏参数化——把带走廊、带动力学约束的规划问题整体化归为无约束优化。之后 王钱浩 Qianhao Wang 的 FIRI（2025）补上安全走廊生成这一环。这条主干的意义在于：它把「规划」从一次次的手工建模，变成了一个可以复用的求解器。此后集群、竞速、特技、地面车、任意形状机器人，全都是往同一个求解器里换约束、换代价函数，这是该组能高频出成果的技术原因。
分支一：集群自主（主干 × 多机）
周鑫 Xin Zhou 开的线。逻辑很直：先有 EGO-Planner 把单机规划压进微型机的算力（这是集群的前提，机太大就飞不进竹林），再有 EGO-Swarm 把它变成去中心化异步的多机版本，再有竹林集群把整套东西搬进真实野外。随后分成两支——全伦 Lun Quan 往「队形」走，侯佳良 Jialiang Hou 往「规模」走，后者用离线基元库换掉在线优化，把仿真规模推到千架。
分支二：极限飞行与人机共驾（主干 × 动力学极限）
起点是高飞在港科大的 Teach-Repeat-Replan，主题一直是「人的意图」与「机器的可行性」如何解耦。纪佳林 Jialin Ji 把它推到执行层（CMPCC）与接触层（Fast-Perching），韩志超 推到竞速（Fast-Racing），钟宇航 Yuhang Zhong 推到辅助新手飞手，王鸣杨 Mingyang Wang 推到自主特技。2026 年 吴天悦 Tianyue Wu 的工作是这条线的一个转折——第一次不再靠模型法规划器出轨迹，而是训练端到端的感知运动策略，但仍用模型法轨迹来初始化强化学习的探索，可以看作该组对「优化 vs 学习」之争给出的折中答案。
分支三：异构平台与地面机器人（主干 × 非四旋翼）
2022 年起该组明确不只做无人机。张瑞彬 Ruibin Zhang 的空地两栖、韩志超 Zhichao Han 的车式规划、张孟轲 Mengke Zhang 的差速底盘、徐隆 Long Xu 与李晓颖的不平地形导航、王京平 Jingping Wang 与 Tingrui Zhang 的任意形状机器人规划，本质都是在问同一个问题：MINCO 那套时空联合优化，换一种动力学约束还成不成立。答案基本是成立的，代价是每类平台都要重新推微分平坦映射。吴钰泽 Yuze Wu 的仿人手飞行机器人（Nature Communications 2026）则把「异构」推到本体设计层面。
分支四：机载感知与状态估计（给主干喂输入）
这条线始终是配套性质的，但缺了就落不了地：丁梓明 Ziming Ding 的 VID-Fusion 把动力学并入 VIO 以估外力，FAST-Dynamic-Vision 用事件相机抓高速动态物体，王英建 Yingjian Wang 做动态障碍建模与匿名观测下的可认证最优相对定位，高钰满 Yuman Gao 做通信受限下的多机探索，张瑞彬 的 Radar-Diffusion 用扩散模型把稀疏毫米波雷达补稠密。2026 年周鑫与高飞在 Science Robotics 发聚焦文章倡议重启超声波频段，说明这条线的重心正从「看得准」转向「什么条件下都还看得见」。
组的构成
许超 创办实验室并任主任，同时是浙大控制科学与工程学院教授、副院长、浙江大学湖州研究院院长，研究横跨流动控制与机器人自主系统，是全组绝大多数论文的共同作者与资源统筹者。高飞 2019 年从香港科技大学博士毕业（导师沈劭劼）后回浙大任长聘副教授，任实验室副主任兼技术负责人，组建 FAR 飞行自主机器人研究组，是几乎所有机器人论文的通讯作者，后获国家优青。曹燕军 Yanjun Cao（2020 蒙特利尔理工博士，师从 Giovanni Beltrame）任 FIRE 组 PI 兼浙大湖州研究院研究员，负责多机相对定位、UWB 与野外工程化。中山大学 吕熙敏 Ximin Lyu（同为沈劭劼门下）以校外合作导师身份参与。
组内以硕博研究生为主，常年数十人规模。两个鲜明特点：一是本科生也能拿一作——王鸣杨发 Science Robotics 时还是浙大自动化本科生；二是理论线与系统线强耦合，同一套底座被不同学生反复用在新场景上，一个人做出来的工具很快成为另一批人的起点。这种组织方式也解释了为什么该组的论文作者名单高度重叠、且交叉引用密集。
开源矩阵
| 仓库 | 对应论文 | 用途 | Star（2026-07） |
|---|---|---|---|
| ego-planner | EGO-Planner, RA-L 2021（周鑫） | 免 ESDF 的四旋翼局部规划器，事实上的入门基线 | 约 2.6k |
| Fast-Drone-250 | 无对应论文，工程/教学发布 | 250 mm 自主无人机的软硬件全套开源设计 | 约 2.5k |
| ego-planner-swarm | EGO-Swarm, ICRA 2021（周鑫） | 去中心化多机轨迹规划 | 约 2.1k |
| GCOPTER | MINCO, T-RO 2022（汪哲培） | 通用多旋翼时空联合轨迹优化器，全组理论底座 | 约 1.3k |
| EGO-Planner-v2 / Swarm Playground | Science Robotics 2022（周鑫） | 竹林集群论文的可复现代码与仿真场 | 约 0.7k |
| Swarm-Formation | ICRA 2022 / T-RO 2023（全伦） | 密集环境下的编队保持与自适应形变 | 约 0.6k |
| Dftpav | T-ITS 2024（韩志超） | 基于微分平坦的车式机器人时空规划 | 约 0.5k |
| DDR-opt | T-ASE 2025（张孟轲） | 差速驱动机器人通用轨迹优化框架 | 约 0.4k |
| Elastic-Tracker / Fast-Racing | ICRA 2022 / RA-L 2021（纪佳林、韩志超） | 敏捷目标跟踪与 SE(3) 竞速基线 | 各约 0.3k |
| Implicit-SVSDF-Planner | SIGGRAPH 2024 & TOG（王京平等） | 任意形状机器人的连续无碰撞轨迹生成 | 约 0.2k |
| Primitive-Planner | Primitive-Swarm, T-RO 2025（侯佳良） | 千架级集群的超轻量在线规划 | 约 0.2k |
| Aerobatic-Planner | Science Robotics 2025（王鸣杨） | 自主特技飞行的意图表示与执行 | 约 0.16k |
| LBFGS-Lite / SDQP / SDLP | — | 头文件级优化求解器组件，被上述规划器广泛内嵌 | 合计约 0.6k |
人才去向与产业化
2024 年前后是第一批核心博士的毕业年：周鑫（2024 博士）赴香港高校做博士后，同时出任微分智飞首席科学家；纪佳林（2024 博士）入职大疆做决策规划算法；全伦（2024 博士）任卓驭科技高级决策规划算法工程师；潘能（2024 硕士）任 Skysys 高级机器人工程师；叶鸿凯 与 汪哲培（均 2022 博士）据官网校友页入职大疆 Talented Program；金锐 赴南洋理工读博。更早一批许超门下的毕业生分布在大疆、华为、海康威视、菜鸟、网易，以及宁波大学、广东工业大学等高校教职。
产业化方面，高飞于 2024 年 7 月创办 微分智飞（Differential Robotics），做通用空中机器人的具身智能「大脑」及集群系统，周鑫任首席科学家，研发团队硕博占比约八成，主力机型 P300 已用于矿业、林业、电力、市政与应急救援。融资节奏很密：2024 年 11 月银杏谷资本领投种子轮，2025 年 4–5 月一个月内连完天使轮（五源资本、首程资本领投）与天使+轮（光速光合领投），2025 年下半年 Pre-A 与 Pre-A+ 合计近两亿元，2026 年 4 月再完成数亿元 A1 轮（华控基金领投）。此外该组长期投入的 Fast-Drone-250 全开源整机与 ZMART RoboMaster 战队，实际上承担了国内自主无人机方向的人才培养入口。
国际位置
在四旋翼自主导航这个细分赛道上通常被并列比较的是四家：宾大 Vijay Kumar 组、苏黎世大学 Davide Scaramuzza 组、港科大 沈劭劼 Shaojie Shen 组，以及浙大 FAST Lab。分工其实很清晰——Kumar 组偏微型飞行器的编队与控制理论且更早做出集群；Scaramuzza 组的招牌是事件相机与学习驱动的无人机竞速，2023 年在人机对抗中战胜世界冠军飞手；沈劭劼组强在视觉惯性状态估计（VINS 系列）与系统工程完整度，高飞正是从这条线出来的。FAST Lab 的差异化是「轨迹优化理论 + 开源工程」的组合拳：既拿出了 MINCO 这种被大量他组直接复用的通用工具，又把代码开源到接近产品级的完成度，因此它在引用量与实际使用两个维度上的影响力都不成比例地高于组的年龄。
但有两处需要放回正确位置。其一，竹林集群、自主特技这类工作社会知名度极高，本质上却是系统集成的胜利，真正决定该组学术分量的仍是 MINCO 与 EGO-Planner 这些更朴素的方法论工作——衡量标准应该是「这套底座被多少人拿去用」。其二，网上常把该组与「无人机竞速击败人类冠军」联系起来，这是误传：击败人类冠军的是苏黎世大学与代尔夫特理工，FAST Lab 的竞速工作（ICRA 2024）定位恰恰相反，是辅助新手飞手。同理，Primitive-Swarm 的「千机」是仿真规模，实飞规模远小于此。把这些区分清楚之后，说它是中文世界在机器人运动规划方向影响力最大的实验室，是站得住的。
