論文の概要: Fluorescence-enhanced Whisker Array with Vision-based Deformation Analysis for Underwater Source Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.07275v1
• Date: Mon, 05 Oct 2026 19:15:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-08 02:58:29.612168
• Title: Fluorescence-enhanced Whisker Array with Vision-based Deformation Analysis for Underwater Source Localization
• Title（参考訳）: 視力に基づく変形解析による水中音源定位のための蛍光増幅ウィスカーアレイ
• Abstract要約: 本稿では, 蛍光増感型ウイスキーアレイセンサシステムを提案する。 ニチノールコアと蛍光ウレタンシェルで製造された5つの空間配向ウイスキーを紫外線励起と単眼カメラに統合する。 軽量畳み込みニューラルネットワークは、ソースのローカライゼーションを推定するために、2つのsシーケンスから時間的および横断的な特徴をキャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.037971531810904
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep-water biological observation is essential for understanding marine organisms and their interactions with the environment. However, conventional optical and acoustic approaches can introduce stimuli that alter animal behavior and bias biological observations. This paper proposes a fluorescence-enhanced whisker array sensing system that pinpoints underwater hydrodynamic sources through local optical readout rather than direct source imaging. Five spatially oriented whiskers, fabricated with nitinol cores and fluorescent urethane shells, are integrated with ultraviolet excitation and a monocular camera. Image enhancement and segmentation are applied to track the whisker deformation. A lightweight convolutional neural network captures temporal and cross-whisker features from 2 s sequences to estimate source localization. Pool experiments achieve a mean spatial localization error of 88 mm, with 73.5 mm in radius and $2.5^\circ$ in angle, across a test region of 600 mm with $\pm30^\circ$. Real-time localization of a moving thruster demonstrates the capability of the proposed method in dynamic scenarios, highlighting its potential for integration into underwater robots for hydrodynamic source detection, localization, and tracking in low-light environments.
• Abstract（参考訳）: 深海生物観察は海洋生物の理解と環境との相互作用に不可欠である。 しかし、従来の光学的および音響的アプローチは、動物の行動やバイアス生物学的観察を変える刺激を導入することができる。 本稿では, 直接撮像ではなく, 局所的な光学的読み出しにより水中の流体源をピンポイントする蛍光強化ウイスキーアレイセンサシステムを提案する。 ニチノールコアと蛍光ウレタンシェルで製造された5つの空間配向ウイスキーを紫外線励起と単眼カメラに統合する。 ウィスカ変形を追跡するために、画像強調とセグメンテーションを適用する。 軽量畳み込みニューラルネットワークは、ソースのローカライゼーションを推定するために、2つのsシーケンスから時間的および横断的な特徴をキャプチャする。 プール実験では,半径73.5mm,角度2.5^\circ$の空間局在誤差が平均88mm,半径2.5^\circ$となる。 移動型スラスタのリアルタイムローカライゼーションは, 提案手法の動的シナリオにおける能力を示し, 低照度環境下での動的ソース検出, 局所化, 追跡のための水中ロボットへの統合の可能性を強調した。

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