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Dr. Tobias Fischer 在德国高中时开始对机器人技术产生兴趣，他建造了一个能够避开障碍物的机器人，这在他职业生涯的早期阶段是一个重要的灵感来源。
对于这个热情的十七岁少年来说，这是一个真正的“哇”的时刻。从德国的一款亚克力机器人到澳大利亚尖端的机器人技术研究，Tobias的职业道路彰显了他致力于推动机器人技术在复杂实际应用中的发展。
Tobias Fischer 博士说：“我发现，为了完成一个看似简单的任务，比如避免障碍物，需要很多事情协同一起。”
但是他的小机器人并没有工作。一次都没有。它总是撞到障碍物，或者干脆不动，给他提供了早期的故障排除和坚持不懈的教训。
在高中最后的示范日，真相时刻已经到来。尽管有问题，Tobias 期待着展示他的机器人。
他向前迈了一步，在桌子上放下了他的机器人，转动控制器，令他惊讶的是——它运转了！他的小机器人躲过了所有障碍物，沿着桌子蜿蜒而行。老师点头表示赞同。
Tobias 博士说：“我得到了最高分。”“在同事们遭受‘演示效果’折磨的时候，我仍然回想起这个演示。”
“诺贝尔奖获得者马克斯·玻恩曾将科学比作通过反复试错来穿越丛林的概念 —— 这个概念很早就引起了我的共鸣。”
这是 Fischer 博士作为昆士兰科技大学电气工程与机器人学院讲师时试图灌输给学生的一种理念 —— 接受试错、从错误中学习并坚持不懈。
Dr. Fischer 的职业重点是通过赋予机器人必要的感知能力，从而使它们可以安全而智能地与人类互动。
“在追求这一目标的过程中，我的研究涵盖了机器人技术、计算机视觉和人工智能领域。”Dr. Fischer 说道。
“我的研究超越了技术 —— 它的目标是对社会产生积极影响。使机器人具备类似于人类的感知能力，可能会改变搜索和救援、灾难救援和太空探索等领域，对日常生活产生广泛影响。”
“我在昆士兰科技大学机器人中心的同事、著名教授彼得·科克将我们领域的多样性总结为一份涵盖机械学、计算机视觉等多方面的重要主题清单。”
“他在这些领域的专业知识是非常罕见而振奋人心的。这些让我感到十分着迷。”
在德国的家中，在高中毕业后，Fischer 博士选择在大学攻读计算机工程专业，因为他希望这样能够最好地涵盖智能机器人所涉及的各种学科。
Fischer 说：“我特别不喜欢工程电气的部分，但我很喜欢软件工程、算法、编程和神经网络。”
“这也是我意识到，尽管攻读学士学位，我远远不能获得我想要的全部知识的时候。”
在一次幸运的机会相遇之后，他与加拿大约克大学的著名教授约翰·佐索斯取得了联系。Fischer 博士说：“一周之内，我们就同意我可以去约翰教授那里待九个月，写我的学士论文。”
在一个受结构指导的框架下深入研究一个话题，而不是被明确告诉该做什么，这是一个改变游戏规则的时刻。这篇论文为他介绍了许多今天仍在研究的概念，例如在机器人技术中使用关于人类视觉系统的知识。
完成加拿大之行后，Fischer 博士继续他的机器人和机器人导航之路，参加了爱丁堡大学的人工智能硕士课程，该大学在人工智能方面拥有悠久的历史。
“我对与视觉相关的课程非常感兴趣，涉及多个学科，比如神经科学、心理学和机器人技术。”他说道。
“回想起来，我的论文是我第一次为人类知识做出（尽管是微小的）贡献。我的导师吉姆·贝德纳是富有启发性的，而且非常务实，这与我之前遇到的情况大不相同。”
在他在伦敦帝国学院攻读博士学位期间，Fischer 博士开创了一种变革性的工程方法，结合了计算机科学和工程学、生物学和社会科学的概念。
“具体来说，我在视觉角度感知方面取得了进展，机器人学会推断另一个代理人（人或机器人）的视觉角度看到的视觉场景。”
正是在博士学习期间，他意识到计算机视觉算法（通常在受限数据集上完美运行）在实际部署在机器人上时，在真实世界环境中通用性有多么差。
“我在眼睛注视和眨眼估计方面的研究具有很高的影响力，推动了理论和实际应用的发展，例如纯基于眼神输入控制轮椅。”
他的论文荣获了2018年玛丽皇后英国最佳机器人论文奖和2018年帝国学院最佳电气与电子工程系论文的Eryl Cadwaladr Davies奖。
在帝国学院完成博士学位和一年的博士后研究之后，Fischer 博士寻求新的挑战，并有幸与现任昆士兰科技大学机器人中心主任迈克尔·米尔福教授取得联系。这导致他在 COVID 降临之前搬到了布里斯班。
Fischer 博士说：“迈克尔的研究与我的研究密切相关。另外，当时位于昆士兰科技大学的澳大利亚机器人视觉中心极大推动了澳大利亚机器人视觉研究的发展。”
“ACRV，以及后来的 QUT 机器人中心，将全球范围内对澳大利亚作为机器人技术领域的领导者的认识提升到了一个新的高度。”Fischer 说。
“ACRV 和随后的 QUT 机器人中心在澳大利亚引起了全球公众对机器人技术领域的广泛关注。作为 QUT 领导的团队，我知道那里会有更多世界领先的机器人技术研究者。”
“在本地的 QUT 机器人中心，我们处于全球机器人技术研究的前沿，提供了一个独特的窗口，涵盖从水下机器人到无人机和空间机器人等项目的多样性 —— 这种多样性使我们脱颖而出。”
