論文の概要: Embodied Passive Aeroacoustic Perception Enables Relative Sensing and Pursuit Between Aerial Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.00401v1
• Date: Sat, 01 Aug 2026 02:52:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-06 14:58:35.210356
• Title: Embodied Passive Aeroacoustic Perception Enables Relative Sensing and Pursuit Between Aerial Robots
• Title（参考訳）: エアロゾルロボット間の相対センシングと探索を可能にする受動的受音知覚
• Abstract要約: 本研究では,空中ロボットが自然発生の飛行音から動作可能な相対状態情報を推定する知覚パラダイムである,受動的空気音響知覚を導入する。 SonicFlyは、無人航空機がリーダーの内在的な飛行音のみを用いて他の航空機を推定・追従することを可能にする受動的空中音響知覚フレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.504252630605506
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Aerial robots generate structured aeroacoustic fields during flight, yet these signals have been underexplored as a source of onboard relative perception, particularly under the strong ego-acoustic interference generated during simultaneous flight in various outdoor conditions. We introduce embodied passive aeroacoustic perception, a sensing paradigm in which an aerial robot infers actionable relative-state information from the naturally generated sound of flight while operating within its own evolving aeroacoustic field. We present SonicFly, a passive aeroacoustic perception framework that enables one unmanned aerial vehicle to estimate and follow another using only the leader's intrinsic flight sound, without active acoustic signaling, inter-robot communication, GPS sharing, or external sensing infrastructure. The system uses a lightweight four-microphone array, rotorcraft-informed acoustic representations, a neural bearing-range estimator, and confidence-gated filtering for closed-loop flight. Through acoustic characterization, onboard localization, and outdoor pursuit experiments, we show that multirotor aeroacoustic signals contain sufficient information to support relative perception despite strong ego-acoustic interference, environmental variability, and changing flight geometry. During acoustic-only pursuit, SonicFly achieved a mean distance-maintenance error of 1.34 m across diverse outdoor trajectories and operating conditions. Analysis of the acoustic channel reveals design principles governing embodied passive aeroacoustic perception, including the roles of harmonic structure, spectral separability, and spatial acoustic cues in determining observability. Our results establish the feasibility of embodied passive aeroacoustic perception for aerial robots and suggest that naturally generated behavioral signals can serve as information for robotic perception and coordination.
• Abstract（参考訳）: 空中ロボットは飛行中に構造的音響場を発生させるが、これらの信号は、特に様々な屋外条件下で同時飛行中に発生する強いエゴ音響干渉の下で、搭載された相対的な知覚の源として過小評価されている。 本研究では,空中ロボットが,自然発生の飛行音から動作可能な相対状態情報を推定し,自身の進化するエアロアコースティックフィールド内で動作させる知覚パラダイムである,受動的エアロアコースティック・インセプションを導入する。 SonicFlyは、アクティブアコースティックシグナリング、ロボット間通信、GPS共有、外部センシングインフラを使わずに、一人の無人航空機が、リーダーの内在的な飛行音のみを用いて、他の航空機を推定、追跡することを可能にする受動的空中音響知覚フレームワークである。 システムは軽量な4マイクロフォンアレイ、ロータークラフトインフォームド音響表現、ニューラルベアリングレンジ推定器、クローズドループ飛行のための信頼ゲートフィルタリングを使用する。 音響特性, オンボードの局所化, 屋外追尾実験により, 多回転音響信号は, 強いエゴ音響干渉, 環境変動, 飛行形状の変化にもかかわらず, 相対的な知覚を支援するのに十分な情報を含むことを示した。 音響のみの追尾中、ソニックフライは様々な屋外軌道と運転条件で平均距離維持誤差1.34mを達成した。 音響チャネルの解析は、可観測性を決定するための高調波構造、スペクトル分離性、空間音響的手がかりの役割を含む、受動的音響知覚を具現化する設計原則を明らかにする。 本研究は,空中ロボットに対する受動的空気音響知覚の実現可能性を確立し,自然発生の行動信号がロボットの知覚と協調のための情報となることを示唆するものである。

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