MoCom: 基于运动的小型飞行器间视觉通信——利用事件视觉和脉冲神经网络
计算机视觉与模式识别
2025-10-17 v1
摘要
在传统基于无线电的方法受频谱拥塞、干扰和高功耗困扰的环境中，微型飞行器(MAV)集群的可靠通信极具挑战性。受蜜蜂摇摆舞(无需声音或接触即可高效传达食物源位置)的启发，我们提出了一种新颖的基于运动信号的MAV集群视觉通信框架。在该框架中，MAV通过精心设计的飞行模式传达诸如航向和距离等信息，这些信息由事件相机被动捕获，并使用预定义的四种运动基元(垂直(上/下)、水平(左/右)、左-上-右、左-下-右)的视觉码本进行解释，这些基元代表控制符号(“开始”、“结束”、“1”、“0”)。为解码这些信号，我们设计了一个基于事件帧的分割模型和一个用于动作识别的轻量级脉冲神经网络(SNN)。一个集成的解码算法随后结合分割和分类，以稳健地解释MAV运动序列。实验结果验证了该框架的有效性，展示了准确的解码和低功耗，并突显了其作为受限环境中MAV通信的一种节能替代方案的潜力。
引用
@article{arxiv.2510.14770,
title = {MoCom: Motion-based Inter-MAV Visual Communication Using Event Vision and Spiking Neural Networks},
author = {Zhang Nengbo and Hann Woei Ho and Ye Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.14770},
year = {2025}
}