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范小舟 XFAN Lab|招收1名PhD
加州理工大学航空航天系博士后|布朗大学博士
导师主页:xiaozhoufan.github.io
一句话总结:希望找到一位能把实时控制系统搭起来,并用于研究飞行机器人动力学研究的同学。
01 研究方向:让真实机器人与动力学模型实时交互
项目核心是信息物理系统(Cyber-Physical System,CPS),面向数字孪生与具身智能中的实时虚实耦合问题。我们希望利用商用成熟的机械臂等运动底座,搭载或连接新开发的飞行器、无人船及缩比载具模型,建立一个实时闭环:
真实受力与运动测量 → 实时求解动力学 → 机械臂执行运动 → 测量反馈
例如,在开发的软件中设定虚拟惯量、阻尼与刚度,实时计算二阶振动系统的响应,再由执行机构(如机械臂)实现相应运动;机械臂上搭载的飞行器等产生的作用力,经高精度低延迟感知系统,作为输入,反馈至下一步计算。这种方式能够通过程序调整虚拟配置的动力学参数,再不改变物理硬件的条件下,研究不同条件下的系统响应。请注意,我们并非让机械臂重复预设轨迹,而是让运动由真实受力与动力学模型共同决定。
研究将着眼于流体力、惯性耦合等作用下的非线性动态响应、稳定性,以及极限环的形成、识别与控制。你将参与从硬件集成、实时控制,到实验设计与动力学研究的完整过程。
02 申请要求:真实系统经验是核心
学历与时间|已获硕士学位,或能够在2027年暑假前毕业并取得硕士学位。欢迎控制、自动化、机器人、机械、航空航天、海洋工程及相关专业背景。目前尚未毕业者,须在正式博士入学前到组完成至少3个月RA工作,参与平台建设与研究,双向了解合作方式。
英语成绩|投递时须已取得满足港科大(广州)入学要求的有效英语考试成绩,并提供成绩证明。本次要求的是已经达标,而不是计划之后再考。
实时控制|做过真实硬件上的实时闭环,有算法部署、传感器采集、执行器控制及系统联调经历,能够处理采样、通信、同步、时延和稳定性等实际问题。仅有离线仿真经验,不满足本次招募的核心要求。
硬件能力|亲手承担过硬件或接口设计、传感器与执行器集成、装配接线、标定及故障排查,而不只是操作现成设备。需模型、代码、传感器和执行器连接成可靠运行的完整系统。
加分项|流体力学、空气动力学或流固耦合研究经历;论文发表经历。均非硬性门槛。
03 已有设备,也有优秀同伴
课题组已购置UR机械臂与动作捕捉系统,期待你参与将这些设备整合为可靠的实时闭环研究平台。
目前组内硕博同学的教育背景包括新加坡国立大学、哈尔滨工业大学(深圳)、浙江大学、北京航空航天大学、西北工业大学等国内外顶尖工科高校。
我们希望营造一个与优秀同伴相互启发、共同解决问题的研究环境:既重视工程实现,也鼓励从实验现象中提出问题、理解机理,形成有深度的研究成果。
04 国际合作 × 产业联系
课题组与布朗大学、加州理工学院、瑞士洛桑联邦理工学院(EPFL)、香港科技大学的相关团队开展科研合作,也与华科尔等无人机领域头部企业合作,推动基础研究与真实工程需求对接。
鼓励并支持参加APS DFD、AIAA SciTech、ICRA、IROS等国际会议。合作研究与访问交流将结合具体项目和研究进展安排。
05 待遇与培养支持
博士生奖学金:15,000元人民币/月
学费:60,000元人民币/年
06 如何申请
请将个人简历、本科及硕士成绩单,以及代表性项目材料发送至:
xiaozhoufan@hkust-gz.edu.cn
邮件主题:PhD申请-实时控制/CPS-姓名-硕士毕业院校
项目材料欢迎附平台照片、运行视频、代码或论文。请重点写清:你亲手完成了什么、系统如何运行,以及你解决过哪些具体的硬件或实时控制问题。合作项目请注明个人贡献。
尚未毕业的申请者,请同时注明预计毕业时间,以及可到组开展至少3个月RA工作的起止时间。 |
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