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1. 阅读并整理鸟群、蚁群、机器人集群、群体自组织与多智能体协同等方向的相关论文,理解局部交互如何产生群体智能。 2. 设计并实现多机器人局部感知、避障、队形、自组织、任务分配等集群算法,并在仿真环境中进行验证。 3. 开展协同搬运、放牧围捕、异构机器人任务分配等典型任务的实验设计、性能评测与结果分析。 4. 探索大模型自上而下任务调度与机器人群体自下而上自组织相结合的控制方法。 5. 参与算法向真实机器人系统的部署和验证,并根据实验结果进一步优化算法的鲁棒性、扩展性和效率。
1. 高中生、本科生、硕士研究生。 2. 高中生:不要求正式科研经历,具备数学、物理、编程、机器人基础和兴趣即可,有竞赛经验为佳。 3. 本科生与硕士生:计算机、人工智能、自动化、机器人、数学、控制科学等相关专业背景优先。 4. 具备 Python 编程基础,了解数据结构、线性代数、概率统计等基本知识。 5. 了解机器人学、控制理论、机器学习、多智能体系统或强化学习中的至少一个方向。 6. 能够使用 Python 等工具完成算法实现、仿真、数据分析和可视化。 7. 有机器人竞赛、算法竞赛、科研项目、论文复现、多智能体仿真或开源项目经历者优先。 8. 能够阅读英文技术资料和论文,对“简单个体如何产生复杂群体智能”具有持续研究兴趣。 9. 线上线下结合,实习周期3–6个月,每周预计投入20-30小时。



