STAR（Smart Autonomous Robotics）课题组属于中山大学人工智能学院，由周博宇老师指导。主要方向为空、地自主移动机器人运动规划、三维重建、移动操作、集群系统等。团队科研氛围浓厚，在机器人领域产出扎实丰富，近年来在TRO、RAL、ICRA、IROS等机器人领域顶级期刊和会议发表论文二十余篇，代表论文获得2024 IEEE TRO最佳论文奖，在国际机器人顶会ICRA 2024上，团队发表论文6篇（其中3篇RAL）。团队主页：sysu-star.com
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周博宇，中山大学人工智能学院助理教授，本科毕业于上海交通大学，博士毕业于香港科技大学电子与计算机工程系。曾获香港科技大学卓越学术奖，上海市优秀毕业生等荣誉。主要从事无人机、移动机器人自主导航、规划、自主探索与重建相关研究。近年来在TRO、RAL、ICRA、IROS等机器人领域顶级期刊和会议发表论文二十余篇，其中第一/通讯作者17篇。第一作者文章获得2024 IEEE TRO最佳论文奖。多个工作被列为TRO、RAL 最受欢迎论文 (最高排名第一) ，多次被 IEEE Spectrum 等知名科技媒体报道。以第一作者完成的无人机运动规划、自主探索开源项目 Fast-Planner，FUEL 等在Github 累计获得 star 超过 3000 次。
以访问学者身份加入课题组，参与课题组的工程项目，并协助课题组科研成果落地；
依托课题组的平台与资源，在指导老师的指导下开展科研，参与移动机器人前沿算法的调研、复现和改进，发表顶级会议或期刊；
1机器人或相关专业（自动化、计算机、机械、电子电气等）的硕士生或优秀本科生（毕业GAP，暑研，毕设等）。
2良好的编程能力，熟悉C++/python，能使用常见的数据结构和算法进行开发；
3了解基本的机器人系统软件开发工具（Linux、Git、ROS、CMake）；
4有团队协作精神，乐于分享，有强烈的科研欲望或有一定的科研能力；
5学习时间至少6个月，可学习一年以上者优先；条件优秀可适当放宽。
熟悉经典路径规划与轨迹规划算法，有相关工程开发经验；
熟悉主流SLAM算法及其源码框架，有相关工程开发经验；
熟悉三维建模和工程制图，熟练掌握至少一种绘图软件;
熟悉动力学建模与分析，能运用有限元等方法对机体进行仿真分析与测试；
具有丰富的硬件开发经验，能够独立设计模拟、数字电路原理图以及PCB；
参加过机械设计竞赛、机器人竞赛，或有完整机器人与机电系统设计、相关产品研发经验。
有过机器人或机电系统的一个或多个完整模块(机械、电路、算法等)的设计、调优经验。
掌握飞控相关传感器特性，包括IMU、气压计、GPS、磁力计等；
熟悉常用开源飞控(如PX4/Ardupilot)，有开源飞控二次开发经验。
有机器人或计算机视觉等相关研究经验，有论文（在投或发表均可）
作为团队核心成员之一参与过大型机器人比赛（RoboCon、RoboMaster等）
近期研究详细报告：
https://www.bilibili.com/video/BV16j411L7cY/?spm_id_from=333.999.0.0
在邮件中注明：1）研究方向、目标与兴趣；2）期望开始和结束日期；3）研究经历/论文/或技能和知识方面的独特性和优势；4）短期/长期目标
附上一份简历(中英文都行)包括：1）学校、专业、GPA和排名；2）研究/工作/实习经历（如果有）；3）研究项目/课程项目/比赛项目；4）出版物/专利（如果有）；5）算法/软件/硬件方面的技能和相应的熟练程度；
