目前主要研究兴趣为城市大场景车载激光点云位置一致性改正。针对当前城市场景建筑物林立，GPS信号失锁等现象，以及IMU在长时间运行时出现严重的漂移，导致城市场景激光点云数据内部出现严重的位置不一致性问题，采用分块、分层次、全局优化的策略进行修正，以提升实景三维、孪生地球、高清地图生产、城市建模等行业的应用服务能力。

研究兴趣

包括但不限于语义激光SLAM，三维视觉与深度学习。

“A mark-free calibration method for mobile laser scanning point clouds correction” ISPRS 2020 Congress Accepted.