导师简介
如果你想申请美国加州大学洛杉矶分校 航空航天工程系博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大详细解析加州大学洛杉矶分校的Prof.Lopez的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！
导师目前是美国加州大学洛杉矶分校（UCLA）机械与航空航天工程系的助理教授。他拥有UCLA航空航天工程学士学位（2014年）和麻省理工学院（MIT）自主性与控制领域的硕士和博士学位（2019年）。2023年，教授获得了UCLA机械与航空航天工程系杰出教学奖以及UCLA教师职业发展奖。
研究领域
教授的教学和研究兴趣主要围绕以下核心领域展开：
- 自主系统与航空航天机器人：探索能够在复杂、动态和不确定环境中自主运行的航空航天系统，包括无人机、空中机器人和地面车辆等。
- 非线性与自适应控制：研发适用于航空航天系统的先进控制理论与方法，特别是处理系统非线性特性和参数不确定性的控制策略。
- 预测控制：开发基于模型预测控制（MPC）的算法，优化航空航天系统的性能和效率。
- 轨迹规划：设计高效算法，使自主系统能够在复杂环境中规划最优或次优路径。
- 定位与地图构建：研究SLAM（同步定位与地图构建）技术，提高自主系统在未知环境中的导航能力。
研究分析
1.《STITCHER: Real-Time Trajectory Planning with Motion Primitive Search》（2024，arXiv预印本）
这篇论文介绍了一种名为STITCHER的实时轨迹规划算法，采用运动基元搜索方法，能够有效地为自主系统生成可行轨迹。该算法的突出特点是计算效率高，可以在实时约束下工作，同时保证生成轨迹的平滑性和动力学可行性。这对于需要在动态环境中快速决策的航空航天系统具有重要意义。
2.《Quaternion Sliding Variables in Manipulator Control》（2024，arXiv预印本）
论文探讨了四元数滑动变量在机械臂控制中的应用。研究创新性地将四元数理论与滑模控制方法相结合，解决了传统欧拉角表示在机械臂控制中可能遇到的奇异性问题。这一工作为航空航天机器人的精确姿态控制提供了新的理论框架和实现方法。
3.《Information Control Barrier Functions: Preventing Localization Failures in Mobile Systems Through Control》（2024，IEEE Control Systems Letters）
该论文提出了信息控制障碍函数的概念，这是一种创新性的方法，旨在通过控制策略预防移动系统中的定位失效。研究将信息理论与控制理论相结合，确保自主系统在运行过程中维持足够的感知信息，从而增强系统的鲁棒性和可靠性。
4.《Submodular Optimization for Keyframe Selection & Usage in SLAM》（2024，arXiv预印本）
论文应用次模优化技术解决SLAM（同步定位与地图构建）中的关键帧选择问题。通过精心设计的目标函数和优化策略，该方法能够有效选择信息量最大的关键帧，同时减少计算负担，提高SLAM系统的效率和精度。这一研究对于资源受限的自主系统具有特别重要的价值。
5.《LiDAR Inertial Odometry And Mapping Using Learned Registration-Relevant Features》（2024，arXiv预印本）
这项研究探索了结合学习方法的激光雷达惯性里程计和地图构建技术。通过深度学习提取与配准相关的特征，该方法显著提高了传统LiDAR-惯性系统的性能，尤其是在具有挑战性的环境中。研究成果对于自主航空航天系统的环境感知和导航能力的提升具有重要意义。
6.《Dynamic adaptation gains for nonlinear systems with unmatched uncertainties》（2023，IEEE Control Systems Letters）
本文提出了一种处理含有不匹配不确定性的非线性系统的动态自适应增益方法。研究解决了自适应控制中的一个关键挑战，即如何有效处理不直接影响控制输入的不确定性。该工作通过理论分析和实验验证，展示了所提方法的有效性和机构性，为复杂航空航天系统的控制设计提供了新的工具。
项目分析
1.VECTR实验室
作为该实验室的负责人，教授带领团队开展了一系列航空航天自主系统的前沿研究。实验室工作涵盖控制理论、轨迹规划、机器人技术等多个方向，注重理论创新与实际应用的结合。项目成果包括多种自主飞行器和地面机器人的控制算法和导航系统，这些技术在复杂环境下展现出优异的性能。
2.自主系统感知与运动算法研发
2023年,教授团队开发的一种创新算法，该算法显著提升了机器人的感知和运动能力。这项研究突破了传统方法的局限，使机器人能够更有效地感知环境并做出适应性决策，特别是在信息有限或不确定环境中的表现尤为出色。该项目的成果不仅适用于航空航天系统，也可推广到其他领域的自主机器人应用。
3.自适应控制系统与不确定性处理：
教授长期致力于研究如何设计能够应对系统不确定性的自适应控制系统。这一项目通过理论和实验相结合的方法，系统地研究了各种不确定性（包括匹配和不匹配不确定性）对控制系统性能的影响，并提出了一系列创新性解决方案。研究成果为航空航天系统的控制设计提供了新的思路和方法，提高了系统在复杂环境中的可靠性和鲁棒性。
研究想法
1.多模态感知与决策融合
- 研究如何有效融合多种传感器（如视觉、激光雷达、雷达和惯性导航系统等）的数据，提高自主航空航天系统的环境感知能力
- 开发考虑传感器不确定性和环境复杂性的决策算法，实现更加鲁棒和自适应的控制
- 探索基于信息论的传感器规划方法，使系统能够主动获取最有价值的信息，提高感知效率
2.基于学习的自适应控制方法
- 将深度强化学习与传统控制理论结合，开发能够自学习和适应未知动力学的控制系统
- 研究如何利用数据驱动方法识别和补偿系统中的非线性和不确定性，同时保持控制系统的稳定性和性能保证
- 设计具有理论保证的学习控制架构，解决航空航天系统中的复杂控制问题
3.分布式与协同自主系统
- 研究多机器人系统的协同控制和决策问题，包括任务分配、路径规划和冲突解决
- 开发分布式SLAM算法，使多个自主系统能够高效共享信息和资源，提高整体性能
- 探索基于通信约束的分布式控制方法，适应实际环境中的有限带宽和通信延迟
4.容错控制与系统可靠性
- 设计能够在部分传感器或执行器失效情况下保持性能的控制系统
- 研究基于故障检测和隔离的自适应控制策略，提高航空航天系统的安全性和可靠性
- 开发考虑硬件限制和退化的控制方法，延长系统使用寿命和维持关键功能
5.实时计算与资源约束优化
- 研究如何在有限计算资源下优化控制和规划算法，实现高效的实时决策
- 探索算法近似和简化方法，在保持性能的同时降低计算复杂度
- 开发考虑能源约束的控制和规划策略，延长自主系统的运行时间
申请建议
1.学术背景与技能准备
- 强化控制理论、机器人学、优化理论和状态估计等核心领域的基础知识，特别关注非线性系统理论
- 提升编程能力，尤其是C++、Python和MATLAB等在教授研究中常用的语言
- 积累相关硬件平台（如无人机、机器人等）的实际操作经验，展示将理论付诸实践的能力
2.研究提案准备
- 仔细研读教授的最新研究成果，特别是他近期的论文和项目
- 设计一个与教授研究方向契合但又有创新点的研究提案，展示思考深度和创造力
- 提案应当明确说明研究问题的重要性、创新性和可行性，以及与教授现有工作的联系
- 包含初步的研究方法、预期成果和时间规划，展示系统思考和项目管理能力
3.个人陈述策略
- 清晰阐述对航空航天自主系统领域的专业兴趣，特别是与教授研究相关的具体方向
- 突出自己的技术优势和独特经历，尤其是那些与控制理论、机器人学或算法开发相关的经验
- 说明选择教授作为导师的具体原因，表明对其研究的了解和认同
- 展望未来的研究和职业规划，说明博士研究如何与长期目标相契合
博士背景
Kimi，985机械工程硕士，现为港三机械工程博士生。研究方向为智能制造和机器人学，专注于工业4.0背景下的自动化生产系统优化。曾在《Journal of Mechanical Design》和《Robotics and Computer-Integrated Manufacturing》发表过论文。获得IEEE机器人与自动化国际会议最佳学生论文奖。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
