論文の概要: MoCom: Motion-based Inter-MAV Visual Communication Using Event Vision and Spiking Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.14770v1
• Date: Thu, 16 Oct 2025 15:06:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-17 21:15:14.915995
• Title: MoCom: Motion-based Inter-MAV Visual Communication Using Event Vision and Spiking Neural Networks
• Title（参考訳）: MoCom:イベントビジョンとスパイクニューラルネットワークを用いた動きに基づくMAV間視覚コミュニケーション
• Authors: Zhang Nengbo, Hann Woei Ho, Ye Zhou,
• Abstract要約: モーションベース信号を用いたMAVスワーミングのための新しい視覚コミュニケーションフレームワークを提案する。 この枠組みでは、MAVは意図的な飛行パターンを通じて、方向や距離などの情報を伝達する。 結果は、正確な復号化と低消費電力化を実証するフレームワークの有効性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.637448828599577
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Reliable communication in Micro Air Vehicle (MAV) swarms is challenging in environments, where conventional radio-based methods suffer from spectrum congestion, jamming, and high power consumption. Inspired by the waggle dance of honeybees, which efficiently communicate the location of food sources without sound or contact, we propose a novel visual communication framework for MAV swarms using motion-based signaling. In this framework, MAVs convey information, such as heading and distance, through deliberate flight patterns, which are passively captured by event cameras and interpreted using a predefined visual codebook of four motion primitives: vertical (up/down), horizontal (left/right), left-to-up-to-right, and left-to-down-to-right, representing control symbols (``start'', ``end'', ``1'', ``0''). To decode these signals, we design an event frame-based segmentation model and a lightweight Spiking Neural Network (SNN) for action recognition. An integrated decoding algorithm then combines segmentation and classification to robustly interpret MAV motion sequences. Experimental results validate the framework's effectiveness, which demonstrates accurate decoding and low power consumption, and highlights its potential as an energy-efficient alternative for MAV communication in constrained environments.
• Abstract（参考訳）: マイクロ・エア・ビークル(MAV)における信頼性の高い通信は、従来の無線方式がスペクトルの混雑、妨害、高消費電力に悩まされている環境では困難である。 ミツバチのワグルダンスに触発され、音や接触なしに効率的に食料源の位置を伝達し、動きに基づく信号を用いたMAV群集のための新しい視覚的コミュニケーションフレームワークを提案する。 このフレームワークでは、方向や距離などの情報を、イベントカメラによって受動的にキャプチャされ、垂直(上/下)、水平(左/右)、左右(右)、左右(右)の4つの動きプリミティブの予め定義された視覚コードブックを使用して解釈される故意の飛行パターンを通して伝達する。 これらの信号をデコードするために、イベントフレームに基づくセグメンテーションモデルと、行動認識のための軽量スパイキングニューラルネットワーク(SNN)を設計する。 統合デコードアルゴリズムは、セグメンテーションと分類を組み合わせて、MAVモーションシーケンスを堅牢に解釈する。 実験により, 正確な復号化と低消費電力化を実証し, 制約環境下でのMAV通信のエネルギー効率の代替手段としての可能性を明らかにする。

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