新加坡南洋理工大學 (NTU)PhD博士申請攻略及導師簡介

導師簡介

如果你想申請新加坡南洋理工大學 機械與(yu) 航天工程學係博士，那今天這期文章解析可能對你有用！今天Mason學長為(wei) 大詳細解析南洋理工大學的Prof.Cai的研究領域和代表文章，同時，我們(men) 也推出了新的內(nei) 容“科研想法&開題立意”，為(wei) 同學們(men) 的科研規劃提供一些參考，並且會(hui) 對如何申請該導師提出實用的建議！方便大家進行套磁！後續我們(men) 也將陸續解析其他大學和專(zhuan) 業(ye) 的導師，歡迎大家關(guan) 注！

教授現任南洋理工大學機械與(yu) 航空航天工程學院副教授，同時擔任南洋理工大學能源研究所數字化集群負責人以及南洋理工大學增強與(yu) 虛擬現實中心副主任。

他曾擔任南洋理工大學媒體(ti) 創新研究所、生物信息學研究中心和南洋超級計算與(yu) 可視化中心的副主任。蔡教授領導著計算機輔助工程實驗室，其研究涵蓋虛擬現實（VR）、人工智能（AI）、機器人技術及其在醫療保健、建築施工和教育領域的應用。

研究領域

教授的教學和研究領域廣泛而深入，主要集中在以下幾個(ge) 方麵：

1. 虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術
2. 人工智能（AI）和計算智能
3. 機器人技術與智能係統
4. 計算機視覺與傳感
5. 圖形與交互計算
6. 生物醫學工程與信息學
7. 數字孿生與元宇宙
8. 教育技術與教學法
9. 癌症研究中的AI應用

研究分析

1. 《Ultra‐Low‐Cost, Crosstalk‐Free, Fast‐Responding, Wide‐Sensing‐Range Tactile Fingertip Sensor for Smart Gloves》

發表於(yu) 《Advanced Materials Interfaces》（2022年）

這項研究開發了一種超低成本、無串擾、快速響應、寬感應範圍的觸覺指尖傳(chuan) 感器，用於(yu) 智能手套。該項目以創新方式解決(jue) 了現有觸覺傳(chuan) 感器的局限性，為(wei) 人機交互、虛擬現實和機器人應用提供了新的可能性。研究成果表明，這種傳(chuan) 感器具有優(you) 異的性能指標，對推進觸覺反饋技術具有重要價(jia) 值。

2. 《Measuring Anthropomorphism of a New Humanoid Hand-Arm System》

發表於(yu) 《International Journal of Social Robotics》（2023年）

該研究提出了一種測量新型人形機器人手臂係統擬人化程度的方法。通過建立客觀的評估標準，研究者能夠量化和優(you) 化機器人設計的擬人特性，這對於(yu) 提高人機交互的自然性和直觀性至關(guan) 重要。研究結果為(wei) 未來人形機器人設計提供了重要指導。

3. 《Object perception in underwater environments: A survey on sensors and sensing methodologies》

發表於(yu) 《Ocean Engineering》（2023年）

這篇文章對水下環境中的物體(ti) 感知技術進行了全麵調查，涵蓋了各種傳(chuan) 感器和感知方法。研究分析了現有技術的優(you) 缺點，並確定了未來研究的關(guan) 鍵方向。這項工作為(wei) 水下機器人和自主係統的開發提供了寶貴的參考，有助於(yu) 提高水下環境感知的可靠性和精確性。

4. 《PCD reconstruction, object classification and pose estimation for underwater vehicles using orthogonal multibeam forward looking sonar fusion》

發表於(yu) 《Ocean Engineering》（2024年）

該研究提出了一種使用正交多波束前視聲納融合進行點雲(yun) 重建、物體(ti) 分類和姿態估計的創新方法。這項技術顯著提高了水下載具的環境感知能力，解決(jue) 了水下視覺受限的關(guan) 鍵問題。研究成果對水下機器人導航、搜索與(yu) 救援以及海洋資源勘探具有重要應用價(jia) 值。

5. 《Skin Inspired, High-Resolution, Intelligent Aerosol Jet 3D-Printed Palmtop with Multisensory Integration》

發表於(yu) 《Advanced Engineering Materials》（2025年）

這項最新研究開發了一種受皮膚啟發、高分辨率、智能氣溶膠噴射3D打印的掌上型設備，具有多感官集成功能。該技術融合了先進的3D打印方法和生物啟發設計，創造了具有類似人類皮膚感知能力的智能界麵。這一突破性工作為(wei) 可穿戴設備、人機交互和醫療輔助技術開辟了新途徑。

6. 《Seamless simplification of multi-chart textured meshes with adaptively updated correspondence》

發表於(yu) 《Computers & Graphics》（2022年）

該研究提出了一種無縫簡化多圖表紋理網格的方法，通過自適應更新對應關(guan) 係實現高效處理。這項技術對於(yu) 大規模3D模型的實時渲染和交互具有重要意義(yi) ，特別是在虛擬現實和遊戲開發中。研究成果為(wei) 複雜3D模型的簡化和優(you) 化提供了新的解決(jue) 方案。

項目分析

1. 《Mixed Reality for Education》（2023年）

該書(shu) 深入探討了混合現實技術在教育領域的應用，分析了如何利用VR和AR技術提升學習(xi) 體(ti) 驗和教學效果。書(shu) 中涵蓋了理論框架、實踐案例和實施策略，為(wei) 教育工作者和技術開發者提供了寶貴指導。蔡教授與(yu) 國際合作者共同編著的這部作品，體(ti) 現了他在教育技術領域的深入研究和創新思考。

2. 《Virtual and augmented reality, simulation and serious games for education》

（2021年，Springer出版）

這部專(zhuan) 著探索了虛擬現實、增強現實、模擬和嚴(yan) 肅遊戲在教育中的應用，提供了理論基礎、設計原則和實踐指南。書(shu) 中分析了這些技術如何促進主動學習(xi) 、提高參與(yu) 度和增強理解力，為(wei) 教育創新提供了新視角。作為(wei) 編者之一，蔡教授展示了他在融合教育與(yu) 先進技術方麵的專(zhuan) 業(ye) 知識。

3. 《When VR serious games meet special needs education》

（2021年，Springer出版）

該書(shu) 專(zhuan) 注於(yu) 虛擬現實嚴(yan) 肅遊戲在特殊需求教育中的應用，探討了如何利用VR技術為(wei) 有特殊學習(xi) 需求的學生創造個(ge) 性化、沉浸式的學習(xi) 環境。書(shu) 中提供了理論洞見、設計框架和實際案例，展示了技術如何幫助克服傳(chuan) 統教育方法的局限性。這部作品反映了蔡教授對教育平等和技術普惠的關(guan) 注。

研究想法

1. 多模態感知融合的沉浸式手術培訓係統

融合蔡教授在觸覺傳(chuan) 感器、虛擬現實和醫療應用方麵的專(zhuan) 長，開發一個(ge) 結合視覺、觸覺和力反饋的手術培訓係統。該係統可以模擬各種複雜手術場景，並提供實時反饋和評估，幫助醫學生和外科醫生提高手術技能。創新點在於(yu) 整合最新的超低成本、無串擾觸覺傳(chuan) 感器技術，實現更真實的觸覺反饋體(ti) 驗。

2. 基於(yu) AI的水下自主導航與(yu) 探索機器人

結合蔡教授在水下物體(ti) 感知和機器人技術方麵的研究，設計一種能夠在複雜水下環境中自主導航和探索的智能係統。該係統將融合正交多波束聲納和計算機視覺技術，實現準確的環境建模和障礙物識別。研究重點可以放在開發適應性強的感知算法，使機器人能夠在渾濁、光線不足的水下環境中有效工作。

3. 自適應個(ge) 性化VR教育平台

基於(yu) 蔡教授在VR教育應用方麵的專(zhuan) 長，開發一個(ge) 能夠根據學習(xi) 者認知風格、學習(xi) 進度和情感狀態自動調整內(nei) 容和難度的VR教育平台。該平台將利用AI技術分析學習(xi) 者的行為(wei) 和生理數據，提供個(ge) 性化的學習(xi) 體(ti) 驗。創新點在於(yu) 引入情感計算和學習(xi) 分析，使係統能夠識別學習(xi) 者的困惑或挫折，並及時提供適當的支持和引導。

4. 3D打印生物啟發式可穿戴康複設備

借鑒蔡教授在皮膚啟發、高分辨率3D打印和多感官集成方麵的研究，設計麵向神經肌肉康複的可穿戴設備。該設備將模仿人體(ti) 生物力學特性，提供精確的運動輔助和實時反饋。研究重點可以放在開發可定製化的打印材料和結構，使設備能夠適應不同患者的特定需求，同時確保舒適性和長期佩戴的可行性。

5. 混合現實輔助建築設計與(yu) 施工係統

結合蔡教授在混合現實和數字孿生方麵的專(zhuan) 長，開發一個(ge) 支持建築設計、施工規劃和現場管理的綜合係統。該係統將能夠在實際建築環境中疊加虛擬設計元素，實現實時協作和問題檢測。創新點在於(yu) 實現物理世界和數字模型之間的無縫同步，並提供基於(yu) AI的決(jue) 策支持，優(you) 化施工流程和資源分配。

申請建議

1. 跨學科背景準備

• 技術與理論融合：強化計算機科學（特別是計算機圖形學、計算機視覺）與工程學（機械、電子、材料）的交叉知識基礎。
• 編程能力：精通至少一種高級編程語言（如Python、C++）並具備3D建模和可視化工具（如Unity3D、Unreal Engine）的使用經驗。
• 數學基礎：加強線性代數、微積分、概率統計等數學基礎，這是開展AI、計算機視覺和機器人學研究的必要條件

2. 研究方向匹配策略

• 深入分析：透徹研讀蔡教授的最新論文（尤其是2022年以後發表的作品），理解其研究方法論、技術路線和未解決的問題。特別關注水下感知、觸覺傳感器、3D打印和教育技術等領域的最新進展。
• 找準切入點：識別蔡教授研究中的潛在擴展方向或未解決問題，如何將其與您的背景和興趣結合，形成獨特的研究提案。
• 前沿關注：密切跟蹤VR/AR、AI和機器人技術的最新發展，尤其是在醫療、教育和水下應用等蔡教授關注的領域，使您的研究提案具有前瞻性。

3. 實驗技能與(yu) 項目經驗

• 動手能力：積累與傳感器設計、原型製作、3D打印或機器人係統相關的實際動手經驗。
• 項目展示：準備2-3個與虛擬現實、人工智能或機器人相關的高質量項目案例，詳細記錄開發過程、技術挑戰和解決方案。
• 數據處理：培養處理和分析大規模數據的能力，尤其是圖像處理、點雲處理或時序數據分析，這對於感知和建模研究非常重要。

4. 技術技能強化

• VR/AR開發：掌握Unity3D或Unreal Engine等VR/AR開發平台，熟悉OpenXR、ARCore或ARKit等相關框架。
• AI與機器學習：精通深度學習框架（如TensorFlow、PyTorch），特別是計算機視覺和強化學習算法。
• 機器人技術：了解ROS（機器人操作係統）、傳感器集成和控製係統，特別是水下機器人相關技術。
• 3D建模與打印：掌握3D建模軟件（如Blender、SolidWorks）和3D打印技術，包括材料特性和後處理方法。

博士背景

Kimi，985機械工程碩士，現為(wei) 港三機械工程博士生。研究方向為(wei) 智能製造和機器人學，專(zhuan) 注於(yu) 工業(ye) 4.0背景下的自動化生產(chan) 係統優(you) 化。曾在《Journal of Mechanical Design》和《Robotics and Computer-Integrated Manufacturing》發表過論文。獲得IEEE機器人與(yu) 自動化國際會(hui) 議最佳學生論文獎。