Dynamic Event-based Optical Identification and Communication

要約

光学的識別は、多くの場合、空間的または時間的な視覚的パターン認識と位置特定によって行われます。
時間的パターン認識は、テクノロジーに応じて、通信周波数、範囲、正確な追跡の間のトレードオフを伴います。
我々は、高速イベントベースのカメラと、追跡用のスパイキング ニューロンで計算された疎なニューロモーフィック オプティカル フローを活用することで、このトレードオフを改善する発光ビーコンを備えたソリューションを提案します。
このシステムはシミュレートされたドローンに組み込まれ、資産監視のユースケースで評価されます。
相対的な動きに対して堅牢であり、移動する複数のビーコンとの同時通信と追跡が可能です。
最後に、ハードウェア ラボのプロトタイプで、kHz 範囲の最先端の周波数通信と同時に実行されるビーコン追跡を初めて実証します。

要約(オリジナル)

Optical identification is often done with spatial or temporal visual pattern recognition and localization. Temporal pattern recognition, depending on the technology, involves a trade-off between communication frequency, range and accurate tracking. We propose a solution with light-emitting beacons that improves this trade-off by exploiting fast event-based cameras and, for tracking, sparse neuromorphic optical flow computed with spiking neurons. The system is embedded in a simulated drone and evaluated in an asset monitoring use case. It is robust to relative movements and enables simultaneous communication with, and tracking of, multiple moving beacons. Finally, in a hardware lab prototype, we demonstrate for the first time beacon tracking performed simultaneously with state-of-the-art frequency communication in the kHz range.

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