课程亮点
当今社会，机器人技术对理论研究和工业实践都非常重要，并且近年来快速发展，未来将在各行各业发挥愈发重要的作用。该专业为学生创造有利条件，以便更加深入地研究高级机器人。
值得一提的是，学习该专业的学生可参加各种项目，这些项目与工程和材料科学学院以及电子电气工程与计算机科学学院的研究密切相关，或与学校的行业合作伙伴联合开展。行业合作伙伴包括：Robot Shaow 公司、Jaguar Lan Rover捷豹路虎汽车有限公司、q-bot、Rolls Royce劳斯莱斯汽车公司、和Airbus。 该专业的学生可参加技术成果商业转化项目并接受相关培训，以便更好地在该领域获得自身发展，这些项目和培训由Queen Mary创新基金（QMI）和行业合作伙伴提供支持。 致力于学术研究的学生有机会在国际会议或期刊上发表研究成果，并从事多种研究项目。
该专业和学校高级机器人中心（ARQ）保持紧密合作。ARQ专注于控制与动力、人机交互、感知、设计和机电一体化、无人机、人工智能和认知科学。毕业后，你将能够开发、分析、编程、部署复杂的工程系统，如工业机械、自主移动机器人和车辆、手术和辅助生物医学系统、极端环境下可使用的机器人、可穿戴设备和虚拟现实技术。
学校的机器人实验室Robotics Laboratory装备有机器人手臂、移动平台、机电和控制系统、仿生机器人系统、虚拟现实和触觉接口以及人体运动跟踪系统。 该实验室也是ARQ原型设计制作空间的所在地，该空间拥有3D打印机、数控铣床和硅树脂铸造站。 该专业接受拥有工程、计算机科学或相关专业背景的学生申请。
课程结构
2门必修课程
5门选修课程
研究项目
必修课程
Extene Research Project
Cognitive Robotics
选修课程
Computatioanl Engineering
Electronic Sensing
Data Mining
Machine Learning for Visual Data Analysis
Real-Time an Critical Systems
Introuction to Computer Vision
Introuction to IOT
Deep Learning an Computer Vision
Clou Computing
Surgical Techniques an Safety
Machine Learning
Numerical Optimisation in Engineering Design
（该课程列表仅适用于2019入学参考，2020年最新课程安排请及时关注官网课程更新）
课程评估
课程评估将从以下三个方面进行：
- 你将通过正式考试和课程作业相结合的方式被进行评估2. 你将承担更多的自主学习和工作，以完成你的扩展研究项目3. 完成期末研究项目（你可能还需要展示你的项目和参加答辩）
主要师资力量
Professor Kaspar Althoefer
Althoefer教授是高级机器人中心主要负责人，同时兼任机械工程与机器人设计研究协会副主席。他的研究领域主要集中于机器人自主性研究和软机器人技术。
Dr Ketao Zhang
Zhang博士的研究领域涉及机械创新设计、多模态机器人系统的建模和控制。他的团队目前的研究重点是腿式机器人的设计、建模和控制系统;在非结构化环境中进行物理交互的可重构机械手;自动化领域机器人系统和自折叠和可变形机器人机制。
