研究领域：

智能无人系统，光电无人系统

教育和工作经历：

12/2019至今, 副研究员，自动化系，清华大学

09/2015 – 12/2019，助理研究员，自动化系，清华大学

01/2011 – 09/2015，博士后，自动化系，清华大学

09/2005 – 12/2010，工学博士，电子工程系，清华大学

09/2003 – 07/2005，工学硕士，电子工程系，哈尔滨工业大学

09/1999 – 07/2003，工学学士，电子工程系，哈尔滨工业大学

近三年代表性研究工作 (#共同第一作者, *通信作者)：

1、 Fan Zhen, Li Xiu, Li Yipeng*. Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Online 3D Human Poses Estimation. Remote Sensing, 2021, 13(19): 3995.

2、 Li Siqi, Feng Yutong, Li Yipeng, Jiang Yu, Zou Changqing, Gao Yue. Event Stream Super-Resolution via Spatiotemporal Constraint Learning. Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, 2021: 4460-4469.

3、 Zhou Tiankuang, Lin Xing, Wu Jiamin, Chen Yitong, Xie Hao, Li Yipeng, Fan Jintao, Wu Huaqiang, Fang Lu, Dai Qionghai. Large-scale neuromorphic optoelectronic computing with a reconfigurable diffractive processing unit, Nature Photonics, 2021, 15(5): 367-373.

4、 Zhang Baosheng, Guo Yuchen, Li Yipeng, He Yuwei, Wang Haoqian, Dai Qionghai. Memory Recall: A Simple Neural Network Training Framework Against Catastrophic Forgetting, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2022, 33(5): 2010-2022.

5、 Yue Gao, Siqi Li, Yipeng Li, Yandong Guo, Qionghai Dai. SuperFast: 200 Video Frame Interpolation via Event Camera. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2023, 45(6): 7764-7780.

研究方向：

智能无人机将在低空经济建设和国家安全保障中发挥重要作用。传统无人系统采用“信息采集+感知计算+底层控制”的分立架构，将环境信息的采集与感知解算分离开来，需要多个传感器共同采集数据、同步和融合，造成感知速度慢、功耗高、重量大的瓶颈，严重限制了无人系统的智能化发展。相比传统硅基计算，光计算有着极高的开关速度和传输带宽，兼具高速和高复杂度的优点，光电计算理论的快速发展为一体化的信息采集与解算提供了可能。未来将聚焦于构建光电感控一体化理论架构与方法，使用“光学衍射前端+超高速解码决策”代替传统分立架构，建立从环境光信息到无人系统控制参数的端到端输出系统，突破现有无人系统分立架构所带来的性能瓶颈，大幅提升无人机系统的全自主飞行速度，为我国无人系统的跨越式发展提供创新的理论和技术支撑。

荣誉和奖励：

2023 中国电子学会科技进步二等奖

2019 中国电子学会技术发明一等奖

2015 中国电子学会科技进步一等奖

2013 第23届国际空中机器人大赛世界冠军

2012 第22届国际空中机器人大赛世界排名第四