计算机学院

王琦

讲师

计算机学院

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个人简介

学当专心一意严谨求实，研必推理论事精益求精。

——中国科学院院士解思深先生（1942.2.18-2022.11.2）

王琦现任江苏科技大学计算机学院物联网工程系讲师，硕士研究生导师（计算机科学与技术学硕、软件工程学硕、电子信息专硕），物联网工程系副主任。江苏科技大学计算机学院智能无人数字系统实验室负责人，江苏科技大学新兴科技创新团队--“智慧海洋监测、分析与管理平台”成员，镇江市大数据管理局信息化专家。

2015年6月，王琦在意大利特伦托大学信息与计算机工学系（ICT Doctoral School）获博士学位，师从IEEE通信学会理事兼会议总监Dr. Fabrizio Granelli（通信类顶刊IEEE Communications Surveys & Tutorials副总编）和IEEE Fellow Dr. Michael Devetsikiotis（美国新墨西哥大学电子与计算机工程系主任），博士研究方向为信息与通信技术在智能电网中的优化与应用。2012年在英国帝国理工学院和德国卡尔斯鲁厄理工学院做短期访学交流。2013年11月至2014年4月，在美国北卡罗来纳州立大学电子与计算机工程系做访学研究。

目前主要研究方向涵盖智能无人系统集群、计算机视觉、物联网通信等方面。博士在读期间和在江苏科技大学入职后，以主要参与人身份参与意大利工业与经济发展部国家级科研项目和欧盟委员会 EIT/ICT Labs国际合作科研项目等，在相关研究领域的国际期刊和国际会议上发表SCI、EI论文10余篇，申请专利近10项，另有教改论文多篇。现主持江苏省高校自然科学基金面上项目1项，江苏科技大学引进人才科研基金1项，研究院所、企业委托横向课题多项，以主要参与人身份参与国家自然科学基金、江苏省自然科学基金和其他市厅级基金项目多项，江苏省十三五省级教改课题2项。担任IEEE Sensors Journal等国际期刊和IEEE Smartgridcomm等国际会议审稿人。现为IEEE通信学会、计算机学会会员，中国计算机学会、中国人工智能学会、中国电子学会、中国指挥与控制学会会员。

研究方向

1. 无人系统群集智能、强化学习基础上的路径规划；

2. 无人平台视觉目标检测、识别、定位、追踪；

3. 无人机-无人艇协同，动态组网协同；

4. 智慧城市物联网和无线通信；

本课题组在无人系统研究领域主要有以下几个方向：

一、由强化学习和深度强化学习与智能无人平台的运动（执行特定任务兼顾环境探索）场景结合，进行相关研究。目前应用强化学习和深度强化学习的场景领域主要包含：无人机的控制、导航、路径规划、集群、编队/组网（或称多智能体协同）、避障、循迹、任务分配和跟踪，（control, navigation, path planning, swarm, formation, obstacle avoidance, trajectory, track, task allocation, etc.）上述场景领域可借助能量效率分析，网络性能评估，通信信道分析作为衡量指标点，或强化学习和深度强化学习本身的一些性能指标作为衡量的指标，利用实验获得的数据和仿真数据做比对，得出新的模型或者算法之下的优化结果。

二、依托无人平台载荷的视觉传感器进行目标识别、检测、避障和追踪等。主要借助图像识别中的动态目标识别、检测、避障和追踪的方法，探索结合边缘计算平台提供的运算能力和机载处理能力（树莓派及以上），来完成相应的任务。主要利用深度学习的理论和方法来提升现有的识别精度和效果，并借助实验室已有无人机平台进行验证。积极开拓基于SLAM的三维重构方法研究，从双目开始，逐步过渡到单目模式下的基于SLAM的定位、重构等。同时，对无人机-无人艇协同，以及在集群基础上产生的动态组网需求进行进一步的研究，并在实验室已有的无人机-无人艇，无人机-无人车实验验证平台上进行理论验证。

三、智能无人平台及集群在5G+/6G环境下的通信、组网，以及海洋通信环境下对于通信信道的研究、能量效率的研究等。要考虑6G和海洋通信的条件，约束和性能指标对实际应用场景的影响和带来的功能结果等。要熟悉信号特征，功率频谱和无线通信的基本原理，不同条件下的约束情况和性能指标，从而对无人机参与的应用场景有比较基本的掌握，保证研究方向不出现大的偏差。可行的研究点包含：通信信道建模，SINR，大尺度、小尺度衰落，能量效率和通信信道安全、物理层安全等。