用于非结构化环境中自主制造的强化学习集群系统

机器人学博士学位机会，重点研究制造业群体系统的强化学习技术。需具备人工智能与机器人技术方面的专业知识。与行业利益相关者合作，以探索实际应用场景。

项目细节： 研究内容 该博士项目将开发基于强化学习的群体机器人系统，使多台机器人能够在非结构化且动态变化的制造环境中自主协作。 “为何” 未来的制造系统必须超越固定且高度结构化的生产线，转向灵活、具备弹性且可重构的环境，以应对材料、任务及布局的多样性。 在如此复杂的环境中，传统的单机器人自动化系统因适应性和可扩展性有限而面临困难。 群体系统——由通过局部互动进行协调的多个简单智能体组成——提供了一种有前景的解决方案。然而，在现实世界的制造过程中实现稳健、安全且高效的协调仍是一项尚未解决的挑战。 该项目旨在解决一个关键问题：强化学习如何能够实现适用于实际工业任务的可扩展、自适应群体智能？ 该成果将助力航空航天、建筑及物流等领域的新一代制造发展，从而提升生产力、促进可持续发展并增强劳动者的工作能力。 研究团队 您将驻扎在拉夫堡大学，加入一个拥有机器人技术、人工智能及自主系统专业知识的多学科研究团队。 指导教师将包括多智能体系统与智能自动化领域的顶尖学者，申请者将有机会与英国合作机构开展合作研究。 行业合作与赞助 该项目将与制造及自动化领域的产业利益相关方（如系统集成商和先进制造公司）合作开展开发。 这些合作伙伴将提供应用案例、验证环境及现实约束条件，并提供工业实习或借调机会。 目标与宗旨 开发用于协作任务执行的多智能体强化学习（MARL）算法 在不确定性条件下设计群体系统的分布式协调策略 在动态环境中实现自适应任务分配与重构 确保群智能系统在实际制造场景中能够安全且可靠地运行 研究方法（概述） 该项目将结合仿真、人工智能（AI）及机器人实验研究。 开发并评估多智能体强化学习框架（例如去中心化与集中化训练方法） 通过学习机制与局部互动规则，探索涌现行为及协同策略 在非结构化环境中实现运行，需整合感知与环境建模技术 采用仿真到实际应用的过渡技术，以弥合虚拟训练与实体部署之间的差距 在执行代表性制造或装配任务的多机器人平台上对相关方法进行验证

入学要求： 2:1+ 2026-27学年费用（每学年） （自筹资金）英国：5,238英镑 国际学生：29,500英镑 全日制 3年 开始日期 2027年2月 申请截止日期 2026年10月31日 项目编号 SF-JO-2026/3 地点 拉夫堡 学科领域 机械、电气与制造工程 在线申请 订阅电子邮件 参加我们的开放日及活动 技能与培养： 您将获得以下领域的专业技能： 强化学习与多智能体系统 机器人技术与自主系统 分布式控制与优化 仿真与实际场景机器人实验 您还将培养团队协作、问题解决以及应对复杂跨学科挑战等可迁移的关键技能。 职业发展路径 该博士项目将为您准备以下领域的职业机会： 自主系统与机器人技术（工业或学术领域） 人工智能（AI）与机器学习工程 先进制造与数字自动化 分布式智能系统的研究与开发 为何选择拉夫堡大学 与麻省理工学院（MIT）有合作联系，拉夫堡大学提供了在机器人技术、智能自动化及制造创新领域领先的科研环境。 您将受益于： 使用先进的机器人平台与实验设施 浓厚的跨学科与协作研究氛围 规范的博士培养计划与行业实践合作 一个注重研究卓越与职业发展的支持性环境 拉夫堡大学94%的研究影响力被评定为世界领先或国际优秀水平。REF 2021 我们的入学要求采用英国标准本科学位等级，即一等荣誉学位、二等一荣誉学位和二等二荣誉学位。如需了解您所在国家的对应资格，请在下方下拉菜单中选择该国家。 英国入学要求： 申请者应具备： 机器人学、计算机科学、人工智能、电气/电子工程或相关领域的一等或2:1学位 扎实的编程技能（例如 Python、C++） 扎实的数学基础（如概率论、优化理论、线性代数） 具备以下条件者更佳： 具有强化学习或机器学习相关经验 对机器人技术框架（如 ROS）或仿真环境的理解 接触多智能体系统或控制技术

申请方式： 所有申请均须在线提交。在“Campus”板块中，请选择拉夫堡大学，并选择“电子、电气与系统工程”专业。请在申请中的财务部分注明所发布的参考编号“SF-JO-2026/3”。 申请者必须包含个人陈述、最新的个人简历（CV）、两位推荐人的详细信息（其中一位来自其最高学位专业），所有已完成学位课程的认证证书及成绩单，以及关于项目“SF-JO-2026/3”的说明。虽然提交研究计划并非必需，但可能有助于提升申请质量。 为避免申请处理延误，请务必提交上述最低限度的相关文件。 立即申请

英语语言要求： 申请者必须满足最低的英语语言要求。更多详情可于国际网站查阅。