 点击蓝字关注我们～请多多指教～   如果您在今日更新中没有找到适合的职位，可以浏览该公众号近日的招聘信息。通常情况下，近一个月的职位都会有效。 想要投身机器人感知与自主领域，推动空间感知与状态估计的技术革新？昆士兰大学（University of Queensland, UQ）电子工程与计算机科学学院（School of Electrical Engineering and Computer Science）现开放博士生招生，研究课题围绕机器人空间感知的自适应能力，并提供全额奖学金资助。欢迎对机器人、计算机视觉、强化学习或控制感兴趣的优秀候选人申请！ 研究项目介绍本博士项目的核心目标是重新定义机器人空间感知系统（如SLAM）的设计和部署方式，推动从静态、启发式调参到智能、实时自适应的范式转变。这一创新方法有望增强SLAM系统的可靠性，降低在未知和动态环境中出现灾难性故障的风险，让机器人在复杂环境中具备更强的自主性和适应能力。 研究将涉及多个交叉学科领域，包括**最优/自适应控制、强化学习（Reinforcement Learning）、计算机视觉（SLAM等）、深度学习（Deep Learning）**等。博士生将在项目中探索如何利用机器学习和控制理论优化机器人感知，并使其在变化的环境中具备更强的自适应能力。 博士生将有机会与全球顶级机器人实验室合作，并在获得资助的情况下进行国际访问交流，拓展学术视野，接触最前沿的机器人技术。 博士生导师本项目的导师是Dr. Kasra Khosoussi，他目前在昆士兰大学电子工程与计算机科学学院（School of Electrical Engineering and Computer Science）任职，在机器人感知与智能决策领域拥有丰富的研究经验。他的研究涵盖机器学习、控制理论、计算机视觉，并专注于机器人系统的空间感知与决策优化。  Dr. Khosoussi 及其团队在国际顶级机器人研究会议和期刊（如ICRA、ICCV、IJRR等）发表过多篇高影响力论文，并与多个国际顶尖实验室保持合作，为博士生提供高质量的科研指导和发展机会。 奖学金及待遇博士生将获得研究项目奖学金（Research Project Scholarship），具体包括：
这一奖学金将大大减轻博士研究期间的经济压力，使学生能够专注于科研，并参与国际学术交流。  申请要求申请者需符合昆士兰大学博士入学的基本要求，并在以下领域具备至少一个方向的研究背景：
除此之外，候选人需具备优秀的学术记录，如在相关领域的高水平论文发表、国际竞赛获奖或工程研发经验。具有程序设计经验，同时在机器人、计算机视觉、机器学习或控制领域有一定研究背景者，将更具竞争力。 申请流程博士生申请截止日期为2025年3月25日，申请流程包括以下步骤：
建议申请者尽早联系导师，并在邮件标题中注明**“PhD Application”**，以确保申请材料能被及时审阅。 布里斯班：研究与生活的理想之地昆士兰大学（UQ）位于澳大利亚布里斯班（Brisbane），这是一个环境优美、生活便利的宜居城市，也是国际知名的机器人研究中心。布里斯班拥有世界领先的机器人研究机构，如昆士兰科技大学（QUT Robotics）和澳大利亚国家科学机构CSIRO Robotics，为机器人技术的发展提供了良好的研究生态。 布里斯班的生活成本相较悉尼和墨尔本更低，气候温暖宜人，适合博士生长期居住。昆士兰大学的机器人研究社群活跃、友好，博士生将有机会在充满学术氛围的环境中进行高水平研究，并与全球顶尖实验室开展合作。 为什么选择这个博士项目？本项目提供全额奖学金，让博士生可以全身心投入研究，无需担心经济压力。研究方向紧跟机器人自主感知和SLAM的最新进展，结合计算机视觉、强化学习和控制理论，为博士生提供了跨学科发展的机会。 此外，昆士兰大学的机器人研究在国际上享有盛誉，博士生有机会与国际顶级实验室合作，并参与高水平学术会议，如ICRA、ICCV、NeurIPS等。项目导师 Dr. Khosoussi 具备丰富的研究经验，团队具有良好的学术氛围，支持博士生在学术和工业界均能取得成功。 如果你希望在国际一流的科研环境中攻读博士学位，并致力于推动机器人感知、计算机视觉、强化学习或控制理论的前沿发展，不要错过这个机会！欢迎符合条件的申请者尽快准备材料，并于2025年3月25日前提交申请。 📩 联系导师：Dr. Kasra Khosoussi 📧 邮箱：k.khosoussi@uq.edu.au 📢 期待你的加入，共同推进机器人感知与自主系统的研究！ 🚀 |
