新加坡南洋理工大学 (NTU)PhD博士申请攻略及导师简介

导师简介

如果你想申请新加坡南洋理工大学 机械与航天工程学系博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大详细解析南洋理工大学的Prof.Cai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！

教授现任南洋理工大学机械与航空航天工程学院副教授，同时担任南洋理工大学能源研究所数字化集群负责人以及南洋理工大学增强与虚拟现实中心副主任。

他曾担任南洋理工大学媒体创新研究所、生物信息学研究中心和南洋超级计算与可视化中心的副主任。蔡教授领导着计算机辅助工程实验室，其研究涵盖虚拟现实（VR）、人工智能（AI）、机器人技术及其在医疗保健、建筑施工和教育领域的应用。

研究领域

教授的教学和研究领域广泛而深入，主要集中在以下几个方面：

1. 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术
2. 人工智能（AI）和计算智能
3. 机器人技术与智能系统
4. 计算机视觉与传感
5. 图形与交互计算
6. 生物医学工程与信息学
7. 数字孪生与元宇宙
8. 教育技术与教学法
9. 癌症研究中的AI应用

研究分析

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

发表于《Advanced Materials Interfaces》（2022年）

这项研究开发了一种超低成本、无串扰、快速响应、宽感应范围的触觉指尖传感器，用于智能手套。该项目以创新方式解决了现有触觉传感器的局限性，为人机交互、虚拟现实和机器人应用提供了新的可能性。研究成果表明，这种传感器具有优异的性能指标，对推进触觉反馈技术具有重要价值。

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

发表于《International Journal of Social Robotics》（2023年）

该研究提出了一种测量新型人形机器人手臂系统拟人化程度的方法。通过建立客观的评估标准，研究者能够量化和优化机器人设计的拟人特性，这对于提高人机交互的自然性和直观性至关重要。研究结果为未来人形机器人设计提供了重要指导。

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

发表于《Ocean Engineering》（2023年）

这篇文章对水下环境中的物体感知技术进行了全面调查，涵盖了各种传感器和感知方法。研究分析了现有技术的优缺点，并确定了未来研究的关键方向。这项工作为水下机器人和自主系统的开发提供了宝贵的参考，有助于提高水下环境感知的可靠性和精确性。

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

发表于《Ocean Engineering》（2024年）

该研究提出了一种使用正交多波束前视声纳融合进行点云重建、物体分类和姿态估计的创新方法。这项技术显著提高了水下载具的环境感知能力，解决了水下视觉受限的关键问题。研究成果对水下机器人导航、搜索与救援以及海洋资源勘探具有重要应用价值。

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

发表于《Advanced Engineering Materials》（2025年）

这项最新研究开发了一种受皮肤启发、高分辨率、智能气溶胶喷射3D打印的掌上型设备，具有多感官集成功能。该技术融合了先进的3D打印方法和生物启发设计，创造了具有类似人类皮肤感知能力的智能界面。这一突破性工作为可穿戴设备、人机交互和医疗辅助技术开辟了新途径。

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

发表于《Computers & Graphics》（2022年）

该研究提出了一种无缝简化多图表纹理网格的方法，通过自适应更新对应关系实现高效处理。这项技术对于大规模3D模型的实时渲染和交互具有重要意义，特别是在虚拟现实和游戏开发中。研究成果为复杂3D模型的简化和优化提供了新的解决方案。

项目分析

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

该书深入探讨了混合现实技术在教育领域的应用，分析了如何利用VR和AR技术提升学习体验和教学效果。书中涵盖了理论框架、实践案例和实施策略，为教育工作者和技术开发者提供了宝贵指导。蔡教授与国际合作者共同编著的这部作品，体现了他在教育技术领域的深入研究和创新思考。

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

（2021年，Springer出版）

这部专著探索了虚拟现实、增强现实、模拟和严肃游戏在教育中的应用，提供了理论基础、设计原则和实践指南。书中分析了这些技术如何促进主动学习、提高参与度和增强理解力，为教育创新提供了新视角。作为编者之一，蔡教授展示了他在融合教育与先进技术方面的专业知识。

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

（2021年，Springer出版）

该书专注于虚拟现实严肃游戏在特殊需求教育中的应用，探讨了如何利用VR技术为有特殊学习需求的学生创造个性化、沉浸式的学习环境。书中提供了理论洞见、设计框架和实际案例，展示了技术如何帮助克服传统教育方法的局限性。这部作品反映了蔡教授对教育平等和技术普惠的关注。

研究想法

1. 多模态感知融合的沉浸式手术培训系统

融合蔡教授在触觉传感器、虚拟现实和医疗应用方面的专长，开发一个结合视觉、触觉和力反馈的手术培训系统。该系统可以模拟各种复杂手术场景，并提供实时反馈和评估，帮助医学生和外科医生提高手术技能。创新点在于整合最新的超低成本、无串扰触觉传感器技术，实现更真实的触觉反馈体验。

2. 基于AI的水下自主导航与探索机器人

结合蔡教授在水下物体感知和机器人技术方面的研究，设计一种能够在复杂水下环境中自主导航和探索的智能系统。该系统将融合正交多波束声纳和计算机视觉技术，实现准确的环境建模和障碍物识别。研究重点可以放在开发适应性强的感知算法，使机器人能够在浑浊、光线不足的水下环境中有效工作。

3. 自适应个性化VR教育平台

基于蔡教授在VR教育应用方面的专长，开发一个能够根据学习者认知风格、学习进度和情感状态自动调整内容和难度的VR教育平台。该平台将利用AI技术分析学习者的行为和生理数据，提供个性化的学习体验。创新点在于引入情感计算和学习分析，使系统能够识别学习者的困惑或挫折，并及时提供适当的支持和引导。

4. 3D打印生物启发式可穿戴康复设备

借鉴蔡教授在皮肤启发、高分辨率3D打印和多感官集成方面的研究，设计面向神经肌肉康复的可穿戴设备。该设备将模仿人体生物力学特性，提供精确的运动辅助和实时反馈。研究重点可以放在开发可定制化的打印材料和结构，使设备能够适应不同患者的特定需求，同时确保舒适性和长期佩戴的可行性。

5. 混合现实辅助建筑设计与施工系统

结合蔡教授在混合现实和数字孪生方面的专长，开发一个支持建筑设计、施工规划和现场管理的综合系统。该系统将能够在实际建筑环境中叠加虚拟设计元素，实现实时协作和问题检测。创新点在于实现物理世界和数字模型之间的无缝同步，并提供基于AI的决策支持，优化施工流程和资源分配。

申请建议

1. 跨学科背景准备

• 技术与理论融合：强化计算机科学（特别是计算机图形学、计算机视觉）与工程学（机械、电子、材料）的交叉知识基础。
• 编程能力：精通至少一种高级编程语言（如Python、C++）并具备3D建模和可视化工具（如Unity3D、Unreal Engine）的使用经验。
• 数学基础：加强线性代数、微积分、概率统计等数学基础，这是开展AI、计算机视觉和机器人学研究的必要条件

2. 研究方向匹配策略

• 深入分析：透彻研读蔡教授的最新论文（尤其是2022年以后发表的作品），理解其研究方法论、技术路线和未解决的问题。特别关注水下感知、触觉传感器、3D打印和教育技术等领域的最新进展。
• 找准切入点：识别蔡教授研究中的潜在扩展方向或未解决问题，如何将其与您的背景和兴趣结合，形成独特的研究提案。
• 前沿关注：密切跟踪VR/AR、AI和机器人技术的最新发展，尤其是在医疗、教育和水下应用等蔡教授关注的领域，使您的研究提案具有前瞻性。

3. 实验技能与项目经验

• 动手能力：积累与传感器设计、原型制作、3D打印或机器人系统相关的实际动手经验。
• 项目展示：准备2-3个与虚拟现实、人工智能或机器人相关的高质量项目案例，详细记录开发过程、技术挑战和解决方案。
• 数据处理：培养处理和分析大规模数据的能力，尤其是图像处理、点云处理或时序数据分析，这对于感知和建模研究非常重要。

4. 技术技能强化

• VR/AR开发：掌握Unity3D或Unreal Engine等VR/AR开发平台，熟悉OpenXR、ARCore或ARKit等相关框架。
• AI与机器学习：精通深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch），特别是计算机视觉和强化学习算法。
• 机器人技术：了解ROS（机器人操作系统）、传感器集成和控制系统，特别是水下机器人相关技术。
• 3D建模与打印：掌握3D建模软件（如Blender、SolidWorks）和3D打印技术，包括材料特性和后处理方法。

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。