多智能体强化学习用于多机器人安全导航

该项目研究机器人群体如何在考虑人类个体偏好及共享空间中的社会期望的前提下，协调执行集体任务。将采用多智能体强化学习与人机交互技术，设计能够确保机器人在人类周围表现出安全且符合社会规范行为的算法。

关于该项目 随着机器人群越来越多地与人类共同运行，机器人不仅要避免碰撞，还需以人们认为安全、可预测且舒适的方式行事。本项目旨在研究多台机器人如何协调其整体目标，同时根据共享空间中的个体人类行为、偏好及社会期望调整自身行为。 机器人群可协助人们在家庭、工作场所、医院及公共空间中工作，但确保与人类共存时的安全并不仅仅是避免碰撞。机器人必须在其自身目标与共享环境中的人员的安全、舒适、期望及信任之间实现平衡。 该项目旨在研究多机器人在共享空间中的以人类为中心的协同机制。研究重点在于探讨多机器人如何完成集体任务，同时根据不同人员的存在情况调整自身行为。该项目并非将人类简单地视为障碍，而是探究机器人在决定移动的位置与方式时，如何考虑个体的偏好、舒适区、社会期望以及不断变化的人类行为。 基于现有研究，利用分散式多智能体强化学习实现多人的环境导航，该项目进一步探讨了诸如以下问题： 群体如何平衡任务效率与人类舒适度？ 机器人如何学会实现可接受的接近距离与行为差异？ 当满足某人的偏好会影响群体任务执行时，机器人应如何进行协调？ 如何让群体机器人传达其意图，以便人们能够理解并信任其行为？ 该研究将结合多智能体强化学习、人机交互、机器人导航以及与人类共同进行的实验研究，利用仿真与物理机器人平台进行研究。你将有机会开发并评估新型算法与交互策略，以打造在现实环境中运行且安全、符合社会规范且值得信赖的机器人群体。你还将能够使用SooratiLab提供的各种机器人平台，包括机器人犬、多种地面巡视器、四轴飞行器、机械臂等。 电子与计算机科学学院致力于促进平等与多样性，这从我们获得的 Athena SWAN 奖中可见一斑。我们欢迎所有申请者，无论其性别、种族、残疾状况、性取向或年龄如何，并将充分考虑那些寻求灵活工作模式以及有过职业休整期的申请者。该大学拥有慷慨的产假政策、现场儿童保育设施，并提供多种福利措施，以帮助保障员工的生活质量与工作生活平衡。南安普顿大学致力于可持续发展，并获得了铂金级 EcoAward 认证。

入学要求 您必须拥有英国 2:1 荣誉学位或同等国际学位，且所学专业属于以下领域之一： 计算机科学 机器人学 人工智能 工程学 人机交互 心理学 认知科学 一个密切相关的学科领域 必备技能： 在强化学习等机器学习技术方面具备良好的背景 对人机交互、自主系统、机器人技术或人工智能有浓厚的兴趣 进行独立研究以及对科学文献进行批判性评估的能力 强大的编程技能，优选使用 Python 或类似语言

资助：竞争性资助 学费与资助 我们为英国本土学生和国际学生提供多种资助机会。符合条件的学生可通过“地平线欧洲”学费减免，自动免除国际学生学费与英国本土学生学费之间的差额。 大学通过竞争性遴选授予的校长助学金，为遴选排名靠前的申请人支付国际学生学费与英国本土学生学费之间的差额。 本校各学院通过竞争性遴选提供的博士奖助金，通常为遴选排名靠前的申请人支付按英国本土学生标准收取的学费，并提供生活津贴。 资助采用滚动授予方式，因此请尽早申请，以尽可能增加进入资助评选的机会。 如需了解更多信息，请访问我们的研究生研究资助页面。

如何申请 您需： 选择课程类型（研究型）、2027/28学年、工程与物理科学学院 选择全日制或非全日制 查找项目：哲学博士 计算机科学（7089） 在申请表第2部分填写导师姓名 申请材料应包括： 研究提案 您的CV（个人简历） 2份学术推荐信 截至目前的学位课程成绩单和证书 英语语言资格证明（如适用）