論文の概要: Waggle-Dance-Inspired Multi-UAV Recruitment with RGB and Synthetic Event Vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.37464v1
• Date: Sun, 27 Sep 2026 14:43:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-30 21:28:47.51172
• Title: Waggle-Dance-Inspired Multi-UAV Recruitment with RGB and Synthetic Event Vision
• Title（参考訳）: RGBと合成イベントビジョンを備えたワグルダンスインスパイアされたマルチUAVリクルート
• Abstract要約: ミツバチワグルダンスは、あるエージェントの動きが他のエージェントのその後の働きを導く通信機構を動機付けている。 航空ロボットにとって、このメカニズムを実現するには、観測された動きから完全なメッセージ、ローカルタスクの選択、実行へのリンクが必要である。 本稿では,そのリンク内のRGBと合成イベントビジョンを比較するための MuJoCo システムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The honeybee waggle dance motivates a communication mechanism in which one agent's motion guides the subsequent work of other agents. For aerial robots, realizing this mechanism requires a link from observed movement to a complete message, local task selection, and execution. This paper presents a MuJoCo system for comparing RGB and synthetic event vision within that link. One performer broadcasts six-bit task offers to one to three observers, each of which independently decodes both offers before selecting a task. The RGB receiver extracts trajectories using sparse optical flow; the event receiver uses only local event support and packet timing. Both use a common motion alphabet and explicit null delimiters. Because event silence does not establish target visibility, the event version includes a physical acquisition motion and continuity-qualified null confirmation. In the nominal three-observer case, each version produced 12 complete message receptions, six completed work units, and reassignment after withdrawal of a depleted task. Six paired functional cases produced the same message and work counts; an additional event-stream dropout case preserved inactivity of the affected observer. Replaying 42,060,633 recorded synthetic events reproduced all 12 event-message payloads and completion timestamps. Total nominal mission time was 493.80 s for RGB and 517.40 s for events, with the difference dominated by the event acquisition schedule. These fixed simulation results establish functional feasibility across two receiver implementations, rather than a sensor-performance advantage or hardware validation.
• Abstract（参考訳）: ミツバチワグルダンスは、あるエージェントの動きが他のエージェントのその後の働きを導く通信機構を動機付けている。 航空ロボットにとって、このメカニズムを実現するには、観測された動きから完全なメッセージ、ローカルタスクの選択、実行へのリンクが必要である。 本稿では,そのリンク内のRGBと合成イベントビジョンを比較するための MuJoCo システムを提案する。 1人のパフォーマーは6ビットのタスクオファーを1～3人のオブザーバーにブロードキャストし、それぞれがタスクを選択する前に2つのオファーを独立してデコードする。 RGB受信機はスパース光フローを用いてトラジェクトリを抽出し、イベント受信機はローカルイベントサポートとパケットタイミングのみを使用する。 どちらも共通の運動アルファベットと明示的なヌル除算を用いる。 イベントサイレントはターゲットの可視性を確立しないため、イベントバージョンには、物理的な取得動作と連続性認定されたnull確認が含まれている。 名目上の3つのサーバのケースでは、各バージョンは12の完全なメッセージ受信、6つの完了した作業ユニットを生成し、削除されたタスクを削除した後に再割り当てした。 6つのペアの機能的ケースは、同じメッセージとワークカウントを生成し、追加のイベントストリームドロップアウトケースは、影響を受けるオブザーバの不活性を保持した。 リプレイング42,060,633は、12のイベントメッセージペイロードと完了タイムスタンプをすべて再現した合成イベントを記録した。 総ミッション時間はRGBが493.80秒、イベントが517.40秒であった。 これらの固定されたシミュレーション結果は、センサ性能の優位性やハードウェアの検証よりも、2つの受信器の実装間で機能の実現可能性を確立する。

関連論文リスト

• Social Circuits behind Multi-agent Echo Chambers [9.598613034806208]
  Social Circuitsは受信者のアクティベーションを通じてメッセージエフェクトをトレースするフレームワークである。 ソーシャルサーキットに基づいて,有用なメッセージを選択することを学習するサーキットガイド・デリバレーション(CGD, Circuit-Guided Deliberation)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-28T07:02:06Z)
• Waggle Dance Inspired Motion Communication for Multiple UAVs in MuJoCo [0.0]
  本稿では,MoComのポイント・ツー・ポイント・モーション・コミュニケーション・セッティングを1人のパフォーマーと複数のオブザーバに拡張する MuJoCo システムを提案する。 パフォーマーは、4つのフライトプリミティブと明示的なヌル信号を使用して6ビットのナビゲーションペイロードをブロードキャストする。 1人から5人のオブザーバーが独自のRGBイメージを処理し、光フロー軌跡を抽出し、シンボルを認識し、メッセージを解析し、独自の完全なフレームを確認した後のみナビゲーションを開始する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-15T10:34:08Z)
• Rehearsed Multi-Agent Live Product Demonstrations with Real-Time Voice Question Answering [0.06524460254566902]
  Rhetorはマルチエージェントシステムであり、セグメント同期ナレーションとリアルタイム音声質問応答を備えたライブデモをリハーサルする。 アーキテクチャのコントリビューションは、UI探索とソースコード分析を融合した、モーダルな機能表現である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-29T13:36:51Z)
• MambaPupil: Bidirectional Selective Recurrent model for Event-based Eye tracking [50.26836546224782]
  事象に基づく視線追跡は、高時間分解能と低冗長性で非常に有望である。 点眼、固定、ササード、スムーズな追跡を含む眼球運動パターンの多様性と急激さは、眼球運動の局所化に重要な課題を提起する。 本稿では、文脈時空間情報を完全に活用するための双方向の長期シーケンスモデリングと時間変化状態選択機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-18T11:09:25Z)
• Dual Memory Aggregation Network for Event-Based Object Detection with Learnable Representation [79.02808071245634]
  イベントベースのカメラはバイオインスパイアされたセンサーで、各ピクセルの明るさ変化を非同期に捉える。 イベントストリームは、正極性と負極性の両方のためにx-y-t座標の格子に分割され、3次元テンソル表現として柱の集合が生成される。 長メモリは適応型convLSTMの隠れ状態に符号化され、短メモリはイベントピラー間の空間的時間的相関を計算することによってモデル化される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-17T12:12:41Z)
• Avoiding Post-Processing with Event-Based Detection in Biomedical Signals [69.34035527763916]
  学習対象としてイベントを直接扱うイベントベースのモデリングフレームワークを提案する。 イベントベースのモデリング(後処理なし)は、広範囲な後処理を伴うエポックベースのモデリングと同等以上のパフォーマンスを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-22T13:44:13Z)
• Unifying Event Detection and Captioning as Sequence Generation via Pre-Training [53.613265415703815]
  本稿では,イベント検出とキャプションのタスク間関連性を高めるための,事前学習と微調整の統合フレームワークを提案する。 我々のモデルは最先端の手法よりも優れており、大規模ビデオテキストデータによる事前学習ではさらに向上できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-18T14:18:13Z)
• Event Transformer [43.193463048148374]
  イベントカメラの消費電力が低く、マイクロ秒の明るさを捉える能力は、様々なコンピュータビジョンタスクにとって魅力的である。 既存のイベント表現方法は通常、イベントをフレーム、ボクセルグリッド、ディープニューラルネットワーク(DNN)のスパイクに変換する。 この研究はトークンベースの新しいイベント表現を導入し、各イベントはイベントトークンと呼ばれる基本的な処理ユニットと見なされる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-11T15:05:06Z)
• Team RUC_AIM3 Technical Report at Activitynet 2020 Task 2: Exploring Sequential Events Detection for Dense Video Captioning [63.91369308085091]
  本稿では、イベントシーケンス生成のための新規でシンプルなモデルを提案し、ビデオ中のイベントシーケンスの時間的関係を探索する。 提案モデルでは,非効率な2段階提案生成を省略し,双方向時間依存性を条件としたイベント境界を直接生成する。 総合システムは、チャレンジテストセットの9.894 METEORスコアで、ビデオタスクにおける密封イベントの最先端のパフォーマンスを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-14T13:21:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。