康奈尔大学机器人课程学什么？

核心学术单位与项目

康奈尔的机器人教育主要由两个学院提供,但紧密合作：

1. 计算机科学系：隶属于文理学院，是机器人学理论和算法的核心力量，提供计算机科学硕士和博士项目。
2. 机械与航空航天工程系：隶属于工程学院，是机器人学硬件、控制和物理实现的核心力量，提供机械工程硕士和博士项目。

学生可以根据自己的兴趣选择主修院系,但无论选择哪个，都可以跨院系选修课程，共同构成一个完整的机器人学培养体系。

研究生学位项目

对于想要深入研究机器人的学生,康奈尔主要提供以下研究生学位项目：

硕士项目

康奈尔没有一个独立的“机器人学硕士”学位，但有两个非常相关的硕士项目，学生可以通过选课专注于机器人学：

• 计算机科学硕士

  
  （图片来源网络，侵删）
  • 学院：文理学院
  • 特点：更侧重于机器人学的软件层面，如感知、规划、学习、人机交互、计算机视觉等。
  • 机器人相关课程：CS 5330 Introduction to Data-Driven Sensing and Estimation, CS 5637/CS 6637 Computer Vision, CS 5436/CS 6436 Robotics: Perception and Control, CS 6758 Reinforcement Learning 等。
  • 适合人群：对算法、AI、机器学习在机器人上的应用感兴趣的学生。

• 机械工程硕士

  • 学院：工程学院
  • 特点：更侧重于机器人学的硬件和系统层面，如机构设计、动力学、控制、机器人系统等。
  • 机器人相关课程：MAE 5436/MAE 6436 Robotics: Perception and Control, MAE 5790 Control of Robotic Systems, MAE 5791 Robotic Manipulation, MAE 6790 Advanced Robotics 等。
  • 适合人群：对机器人设计、制造、运动控制和系统集成感兴趣的学生。

注意：两个项目的学生都可以选修对方的课程，形成个性化的机器人学课程组合。

博士项目

博士研究是康奈尔机器人学最核心的部分,学生同样在计算机科学或机械工程系下注册，但研究方向是机器人学。

• 研究导向：博士研究非常深入，学生需要在前沿领域做出原创性贡献。
• 跨学科合作：机器人学的研究几乎必然涉及跨学科合作，一个研究机器人抓取的博士生，可能需要同时与CS系的机器学习专家和MAE系的机构设计专家合作。
• 研究领域：康奈尔机器人实验室的研究方向非常广泛，包括但不限于：
  • 机器人学习：通过强化学习、模仿学习等方式教机器人新技能。
  • 机器人操作：抓取、操纵、装配等。
  • 人机交互：人与机器人的自然协作。
  • 计算机视觉与感知：3D重建、目标识别、SLAM（即时定位与地图构建）。
  • 机器人系统：无人机、水下机器人、软体机器人等。
  • 医疗机器人：手术机器人、康复机器人。

本科课程与辅修

对于本科生,康奈尔也提供了非常扎实的机器人学教育路径。

机器人学辅修

这是为对机器人感兴趣的本科学子设计的官方辅修项目。

• 目标：为学生提供机器人学核心领域的跨学科基础。
• 核心课程要求：
  • 数学基础：CS 2110 对象导向编程与数据结构 (或等效课程)
  • 核心课程：CS 4750/CS 5750 人工智能导论 或 CS 4700 人工智能基础
  • 机器人学核心：CS 4/5436 机器人学：感知与控制 (这是本科生和研究生一起上的核心课)
  • 高级选修课：从一系列高级课程中选择至少两门，如：
    • CS 4/5330 数据驱动传感与估计
    • CS 4/5637 计算机视觉
    • CS 4/5780 机器人学：人机交互
    • MAE 4/5430 机械系统动力学
    • MAE 4/5790 机器人系统控制
• 优势：这个辅修项目强制性地将计算机科学和机械工程的知识结合起来，确保学生具备软硬件两方面的基本素养。

关键本科课程

• CS 1110/1112/1114/2110: 编程入门和数据结构，是所有CS相关课程的基础。
• CS 4/5436 Robotics: Perception and Control: 这是康奈尔机器人学的基石课程，由多个教授轮流授课，内容涵盖了机器人学的核心，包括运动学、动力学、轨迹规划、状态估计、控制等，课程包含大量的编程作业和最终项目，学生可以在仿真环境或真实机器人（如Turtlebot）上实现自己的算法。
• CS 4/5637 Computer Vision: 教授计算机视觉的基础，是机器人“看懂”世界的关键。
• MAE 4/5430 Mechanical Systems Dynamics: 从工程角度理解机器人的物理运动规律。

研究实验室与教授

康奈尔的机器人研究力量集中在几个世界知名的实验室：

1. Personal Robotics Lab (个人机器人实验室)：由Hod Lipson教授领导，专注于创造能够自我设计、自我复制和自我学习的机器人，是“进化机器人学”和“4D打印”的先驱。
2. Robot Learning Lab (机器人学习实验室)：由Ashesh Jain和Katerina Fragkiadaki等教授领导，专注于使用机器学习和深度学习技术来解决机器人感知和控制问题。
3. Robotics and Perception Lab (机器人与感知实验室)：由Silvio Savarese教授领导，在计算机视觉和3D感知方面有极高声誉。
4. Haptic Intelligence and Robotics Lab (触觉智能与机器人实验室)：由Eva Kato教授领导，研究机器人的触觉感知和人机交互。
5. Bio-Robotics and Locomotion Lab (生物机器人与运动实验室)：研究动物运动机理并将其应用于机器人设计，尤其是在无人机和软体机器人领域。

如何申请

如果您想申请康奈尔的机器人相关研究生项目,以下几点至关重要：

1. 选择院系：明确您的主攻方向是偏向算法（申请CS）还是偏向系统/硬件（申请MAE），虽然可以跨选课，但您的申请材料和推荐信需要突出您在所选院系的核心能力。
2. 先修课程：
   • CS方向：扎实的数学（线性代数、概率统计、微积分）、数据结构、算法、操作系统、编程能力。
   • MAE方向：扎实的数学、物理、力学、动力学、控制理论、MATLAB/Python编程能力。
3. 研究经历：这是申请博士的核心，您需要有相关的科研经验，最好是在机器人实验室工作过，有论文发表（即使是会议或workshop）或高质量的项目报告。
4. 推荐信：来自您研究导师的强有力推荐信至关重要，推荐人需要能具体描述您的研究能力、解决问题能力和潜力。
5. 个人陈述：清晰地阐述您对机器人学的兴趣、您的研究经历、您为什么选择康奈尔，以及您希望与哪位教授合作进行什么样的研究。切忌泛泛而谈，一定要具体到教授的研究方向。
6. 编程与数学能力：在申请材料和面试中，要充分展示您强大的编程和数学功底。

康奈尔大学的机器人教育体系是“跨学科、重实践、前沿导向”的。

• 课程设置：从本科辅修到博士研究，形成了一个完整的培养体系，核心课程CS 4/5436是连接软硬件的桥梁。
• 研究实力：拥有多个世界顶尖的机器人实验室，研究方向覆盖了从基础理论到应用实现的各个层面。
• 学生发展：学生不仅能学到扎实的理论知识，还能通过大量的课程项目和科研机会，亲手设计和构建机器人系统。

如果您对机器人学有浓厚的兴趣,尤其是在机器人学习、计算机视觉、机器人操作等领域，康奈尔大学无疑是全球最顶尖的选择之一。

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