科研主题：曼大孙教授——模仿学习与机器人仿真的应用研究
模仿学习（Imitation Learning）作为机器学习领域的一个重要分支，它使得机器人能够通过观察和模仿人类的行为来学习特定的技能。这种学习方式对于机器人的快速学习和适应新环境具有重要意义，特别是在那些难以通过传统编程方法来直接指定行为的复杂任务中。模仿学习不仅涉及到动作的复制，还包括对动作背后目的的理解，这对于提高机器人的智能化水平至关重要。
机器人仿真（Robot Simulation）是模仿学习的一个重要应用领域。通过仿真环境，机器人可以在虚拟世界中进行学习和实验，这不仅可以降低实际操作的风险和成本，还可以提供更多样化的学习场景。在仿真环境中，机器人可以通过模仿学习来掌握复杂的操作技能，如操纵工具、导航复杂环境等。
本研究旨在探讨模仿学习在机器人仿真中的应用，通过改进学习算法和仿真技术，提高机器人的学习效率和适应能力。本次科研将结合当前技术前沿以及学生的相关经历和需求，展开1v1科研指导服务。此外，学生也可以定制其他专业的科研课题。
特邀导师
指南者留学特邀导师：孙教授
曼彻斯大学工学院计算机系助理教授
2023 AAMAS Best Paper Award 得主
研究领域：Artificial Intelligence，Optimization Theory，Game AI，Robotics and Multi-agent Systems
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