博士职位空缺：在人类神经肌肉骨骼模型中进行强化学习，用于控制受人类启发的肌肉骨骼机器人。
PhD Opening: Reinforcement learning in human neuromusculoskeletal models for the control of human-inspired musculoskeletal robots.
申请要求（为空则代表无要求）
雅思：
托福：
留学费用：0EUR/年
博士职位空缺：在人类神经肌肉骨骼模型中进行强化学习，用于控制受人类启发的肌肉骨骼机器人。项目简介
您是否热衷于创造下一代机器人，能够在肌肉般的驱动、神经运动控制和真实世界的多功能性方面模仿人类神经肌肉系统？我们称之为“受人类启发的肌肉骨骼机器人”，它有望推动自主（例如，类人机器人、四足机器人）和辅助机器人（例如，仿生腿、手臂或外骨骼）的发展。该项目由瑞士国家科学基金会资助，旨在促进苏黎世联邦理工学院软机器人实验室和特温特大学神经机器人实验室之间的跨境合作。在此项目中，您将开发：详细的、大规模的复合人类神经肌肉骨骼系统（NMS）计算机模型，该模型将整合神经控制策略（即，CPG样和反射通路）、具有可变刚度和阻尼特性的肌肉肌腱单元以及3D肌肉骨骼几何结构。新颖的强化学习（RL）策略，用于在外部干扰存在的情况下教授NMS模型执行广泛的运动。从模拟到真实世界的迁移，即通过RL获得的NMS模型控制策略被加载到物理机器人上，使其在真实世界中运行。
项目学术背景与核心优势
特文特大学在工程技术领域拥有深厚的学术积淀，特别是在人类神经肌肉骨骼模型和强化学习方面的研究具有显著优势。该项目通过跨学科的研究方法，结合前沿理论，帮助学生构建核心分析能力。学生将在该项目中学习如何将强化学习应用于控制受人类启发的肌肉骨骼机器人，从而提升其在该领域的竞争力。
核心知识模块与培养方向
该项目的培养重心在于提升学生的专业素养与实操能力。课程体系通常围绕以下核心方向构建：
- 强化学习：该模块帮助学生掌握强化学习的基本原理和算法，能够在实际科研中应用于复杂系统的控制和优化。
- 人类神经肌肉骨骼模型：该模块深入探讨人类神经肌肉骨骼系统的建模方法，应用于机器人控制和仿生学研究。
- 机器人控制系统：该模块涵盖机器人控制系统的设计与实现，应用于各种工业和医疗机器人的开发与优化。
毕业生职业发展路径
结合行业态势，该专业的毕业生具备较强的专业壁垒，适合在以下领域发展：
- 机器人工程师：负责设计、开发和优化各类机器人系统，确保其在实际应用中的高效运行。
- 仿生学研究员：从事仿生学研究，开发基于人类生物特性的机器人和设备，应用于医疗和康复领域。
- 控制系统工程师：专注于复杂系统的控制和优化，确保系统在各种环境下的稳定运行。
常见申请疑问解答
针对跨专业申请者，该方向通常要求申请人具备扎实的底层逻辑。如果能在先修课程或实践经历中展现出对机器人控制的基础认知与分析能力，将有效弥补专业背景的不足。
在语言与学术准备方面，由于该项目涉及大量的专业文献阅读与学术对话，申请人需具备较强的学术英语理解能力。提前熟悉相关的研究方法或底层分析工具，将为后续高强度的专业学习打下坚实基础。