李恪，工学博士，汕头大学工学院电子工程系副教授，硕士生导师，中国人民解放军海军工程大学本/硕/博，博士毕业后在中国航天科技集团第八研究院担任高级工程师，研究方向为群体智能涌现及与应用技术，先后主持了军委科技委前沿创新项目2项、海军装备预先研究项目2项；发表第一/通信作者SCI/EI等学术论文10余篇，申请国家发明专利10余件，近五年获得国家发明专利授权7件，成功完成科技成果转化项目2项。秉着“学以致用、实干见物”的理念，以实际应用需求为牵引，鼓励学生通过解决实际问题来加深对所学知识的理解，积极指导学生通过比赛提高动手实践能力，获得挑战杯、中国机器人及人工智能大赛、电子设计大赛等多个比赛的国家级和省部级奖项。

01/亮点工作

群体智能研究受启发于自然界的生物群体，这些群体是由数量庞大、个体能力较弱的生物组成的，并具有高度自主协同能力的系统（如：蚁群、蜂群、磷虾群等）。它没有指挥中心，即使部分个体损毁，剩余部分依然可以自主完成任务，具有极好的环境适应性和鲁棒性。该系统通过个体间的自主协作, 可以使该群体系统涌现出远超于个体的强大能力，如：协同搬运巨物、建巢、觅食等复杂行为。受自然界生物集群现象启发，群体智能系统由很多简单和低成本的机器人组成，每个机器人的功能和性能是有限的。然而，这些简单的机器人可以通过自主协作的方式共同完成单个机器人无法完成的复杂任务，如：复杂未知环境中的协同目标检测、协同覆盖探测、协同目标包围等。

亮点工作一：面向水下隐身小目标的异构多智能体系统自主协同覆盖探测技术

水下掩埋雷、潜艇等水下隐身小目标由于其具有隐蔽性强、破坏力大等特点，给我军的航道安全和我国的海洋权益造成了严重威胁。由于在复杂的水下环境中，水声信号传输距离越远，信号质量越差。因此，单智能体系统在探测过程中难以解决探测距离和探测精度之间的矛盾，即“既要看得远，又要看得清”。特别是在水下隐身小目标探测问题上，该矛盾是制约单智能体系统提升探测效率的瓶颈难题。针对当前存在的瓶颈问题，我们采用水面无人船作为移动基站为水下航行器提供实时的通信和定位保障，缩短了信号传输距离，有效提升了通信质量和定位精度；采用水下航行器群体的自主协同覆盖探测技术，对水下隐身小目标进行近距、大范围的覆盖探测，兼顾了探测精度和探测效率。

亮点工作二：基于群体智能的高层建筑火灾智能疏救辅助系统

随着我国经济的快速增长，高层建筑成为了城市人民生活、工作和休闲的主要场所。然而，高层建筑火灾事故由于其火场高度高、火势蔓延快，导致遇险人员的救援和疏散的效率极低，给国家经济和人民生命财产带来了巨大的损失。目前高层建筑的火场救援工作主要依靠人工救援，人工救援主要存在以下痛点：

(1) 缺少火场环境的实时动态信息，指挥中心难以制定正确的疏救预案；

(2) 无法预测遇险人员群体的运动趋势，遇险人员自主疏散效率低；

(3) 消防员无法获取自身位置信息，安全风险大；

(4) 消防员无法获取被困遇险人员的分布信息，搜救效率低。

针对当前高层建筑火灾疏救手段存在的痛点问题，本研究的总体目标是研发一套基于群体智能的高层建筑火灾智能疏救辅助系统。攻克遇险人群状态感知、复杂室内环境中高可靠性定位等关键技术，实时、准确地为指挥中心提供火场环境、遇险人群密度、状态等信息，并据此自主生成最优的疏散路线和人工救援方案，供指挥中心参考，从而大幅提高遇险人员疏散和消防员搜救的效率，并降低消防员的安全风险。

02/代表性成果

[1] 2023年10月，作为第一指导教师指导学生完成的“水下复杂未知环境中目标信息采集的多智能体控制模型”荣获第十八届挑战杯“揭榜挂帅”专项赛全国特等奖和擂主奖（广东省唯一获奖单位）。

[2] Biao Xu, Guiyuan Zhang, Ke Li*, et al. Reactive power optimization of a distribution network with high-penetration of wind and solar renewable energy and electric vehicles[J]. Protection and Control of Modern Power Systems, 2022, 7(1), 51:1-13. (SCI, 中科院1区Top期刊)

[3] Ke Li, Chen Huang, Jiaping Liang, et al. Research on Autonomous and Collaborative Deployment of Massive Mobile Base Stations in High-Rise Building Fire Field[J]. Sensors, 2023, 23: 7664-7675.

图文：工学院