ربط الرؤية والاتصال متعدد الوكلاء عبر كاميرا الأحداث واتصالات الضوء المرئي

1. المقدمة والنظرة العامة

يتناول هذا البحث عنق الزجاجة الحرج في قابلية توسيع أنظمة الوكلاء المتعددة: عدم القدرة على التمييز بصرياً بين الوكلاء المتطابقة المنتجة بكميات كبيرة (مثل الطائرات المسيرة، المركبات الجوالة) وربط إدراكها البصري بتيارات اتصالها بسلاسة. الأساليب التقليدية مثل الترميز اللوني أو العلامات المرجعية (مثل ArUco) غير عملية للوكلاء الديناميكية أو الدوارة أو الإنتاج الضخم. الاتصالات اللاسلكية، رغم فعاليتها في نقل البيانات، تفتقر إلى السياق المكاني الجوهري، مما يخلق "انفصالاً" بين المنظر الحسي للوكيل ومصدر البيانات المستلمة.

الحل المقترح يجمع بشكل مبتكر بين مستشعرات الرؤية القائمة على الأحداث (كاميرات الأحداث) واتصالات الضوء المرئي. يتم إعادة توظيف كاميرات الأحداث، التي تبلغ عن تغيرات السطوع لكل بكسل بشكل غير متزامن بدقة ميكروثانية، كمستقبلات ضوئية عالية السرعة. يتم تجهيز الوكلاء بمصابيح LED تنقل رموز تعريف فريدة عبر وميض سريع، غير محسوس لكاميرات RGB القياسية ولكن يمكن اكتشافه بواسطة كاميرا الأحداث على وكيل مجاور. هذا يخلق رابطاً مباشراً وواعياً مكانياً: الوكيل "يرى" أي وكيل محدد في مجال رؤيته يقوم بنقل البيانات.

2. المنهجية الأساسية وتصميم النظام

3. التفاصيل التقنية والأساس الرياضي

يتم ترميز إشارة اتصالات الضوء المرئي باستخدام الترميز بالمفتاح التشغيلي والإيقافي. لنفرض أن $s(t) \in \{0, 1\}$ تمثل الإشارة المرسلة. تولد كاميرا الأحداث حدثاً $e_k = (x_k, y_k, t_k, p_k)$ عند البكسل $(x_k, y_k)$ والزمن $t_k$ مع استقطاب $p_k \in \{+1, -1\}$ (يشير إلى زيادة أو نقصان السطوع) عندما يتجاوز تغير السطوع اللوغاريتمي عتبة $C$: $$p_k \cdot (\log L(x_k, y_k, t_k) - \log L(x_k, y_k, t_k - \Delta t)) > C$$ حيث $L$ هو السطوع. سيولد مصباح LED الوامض سلسلة من مجموعات الأحداث الإيجابية والسلبية. تتضمن خوارزمية فك التشفير:

1. التجميع المكاني: تجميع الأحداث من نفس مصدر LED باستخدام التقارب في مستوى الصورة.
2. إزالة التشكيل الزمني: تحليل توقيت ما بين الأحداث داخل مجموعة لاستعادة التسلسل الثنائي $\hat{s}(t)$، الذي يمثل المعرف المفكوك.
3. تصحيح الأخطاء: تطبيق مخططات الترميز (مثل رموز هامينغ) للتخفيف من الأخطاء الناتجة عن الضوضاء أو الانسداد الجزئي.

4. النتائج التجريبية وتحليل الأداء

5. التحليل المقارن والرؤى الأساسية

الرؤية الأساسية: اتصالات الضوء المرئي بكاميرا الأحداث ليست أعلى طرق الاتصال عرض نطاق ترددي، ولا هي أفضل معرف بصري خالص. قيمتها الفريدة هي كونها الهجين الأمثل الذي يربط المجالين بسلاسة مع متانة عالية للحركة - خاصية حاسمة لأنظمة الوكلاء المتعددة الديناميكية.

6. التحليل الخبير الأصلي

الرؤية الأساسية: هذا البحث ليس مجرد خدعة اتصال جديدة؛ إنه خطوة تأسيسية نحو الاتصال المتجسد للآلات. يحدد المؤلفون بشكل صحيح أن التحدي الحقيقي في أنظمة الوكلاء المتعددة المستقبلية ليس نقل البيانات من النقطة أ إلى ب (تم حله بواسطة الراديو)، بل ربط تلك البيانات بالكيان المادي الصحيح في مشهد بصري ديناميكي. يستغل حلهم بذكاء فيزياء كاميرات الأحداث لإنشاء طريقة إحساس جوهرية مكانية وزمنية، تشبه إلى حد كبير كيفية استخدام بعض الحيوانات للضوء الحيوي للتحديد.

التدفق المنطقي والمزايا: الحجة مقنعة. يبدأون بمشكلة حقيقية غير محلولة (تحديد هوية الوكيل المتجانس)، ويرفضون الحلول الحالية لأسباب واضحة، ويقترحون تركيباً مبتكراً لتقنيتين ناشئتين. استخدام كاميرات الأحداث حاذق بشكل خاص. كما لوحظ في بحث من مجموعة الروبوتات والإدراك بجامعة زيورخ، فإن مزايا كاميرات الأحداث في سيناريوهات السرعة العالية والنطاق الديناميكي العالي تجعلها مثالية لدور مستقبل اتصالات الضوء المرئي هذا، متغلبة على قيود ضبابية الحركة القاتلة لاتصالات الضوء المرئي بكاميرا RGB القائمة على الإطارات. التقدم التجريبي من المحاكاة إلى الروبوتات المادية سليم منهجياً.

العيوب والفجوات الحرجة: ومع ذلك، يبدو التحليل قصير النظر فيما يتعلق بالقابلية للتوسع. يعالج البحث النظام بمعزل. ماذا يحدث في سرب كثيف من 100 وكيل، جميعها يومض بمصابيح LED؟ ستغمر كاميرا الأحداث بالأحداث، مما يؤدي إلى تداخل وتشويش - مشكلة وصول متعدد كلاسيكية لا يعالجونها. كما أنهم يتجاهلون التكلفة الحسابية الكبيرة للتجميع وفك التشفير الفوري للأحداث، والتي يمكن أن تكون عنق زجاجة للوكلاء منخفضة الطاقة. مقارنة ببساطة تحديد الموقع UWB الأنيقة (والتي يمكنها أيضاً توفير سياق مكاني، وإن كان مع اقتران بصري أقل مباشرة)، يضيف نظامهم تعقيداً في الأجهزة.

رؤى قابلة للتنفيذ والحكم: هذا اتجاه بحثي عالي الإمكانية ويحدد تخصصاً فرعياً، وليس حلاً جاهزاً للنشر. بالنسبة للصناعة، فإن الوجبة الجاهزة هي مراقبة تقارب الاستشعار القائم على الأحداث والاتصال البصري. التطبيق الفوري هو على الأرجح في الروبوتات التعاونية الصغيرة النطاق الخاضعة للرقابة (مثل فرق روبوتات المصانع) حيث يكون الالتباس البصري مشكلة حقيقية في السلامة والكفاءة. يجب أن يركز الباحثون بعد ذلك على معالجة مشكلة تداخل الوصول المتعدد، ربما باستخدام مفاهيم من CDMA أو مصابيح LED اتجاهية، وعلى تطوير رقائق فك تشفير فائقة انخفاض الطاقة. يحصل هذا العمل على درجة A للإبداع وتحديد مشكلة أساسية، ولكن درجة B- على جاهزية التنفيذ العملي. يفتح باباً؛ وللسير عبره سيتطلب حل مشكلات أصعب في نظرية الاتصالات وتكامل الأنظمة.

7. إطار التحليل والمثال المفاهيمي

السيناريو: ثلاثة روبوتات نقل مستودعات متطابقة (T1، T2، T3) تحتاج إلى التنسيق للمرور عبر ممر ضيق. T1 عند المدخل ويمكنه رؤية T2 و T3 بالداخل، لكنه لا يعرف أيهما أيه.

الخطوات التفصيلية مع اتصالات الضوء المرئي بكاميرا الأحداث:

1. الإدراك: تكتشف كاميرا أحداث T1 كتلتين متحركتين (وكلاء). في الوقت نفسه، تكتشف نمطين متميزين عالي التردد للأحداث متراكبين على مواقع تلك الكتل.
2. فك التشفير والربط: يقوم المعالج المدمج بتجميع الأحداث مكانياً، وعزل الأنماط. يفك تشفير النمط A كمعرف "T2" والنمط B كمعرف "T3". يعرف الآن أن الكتلة اليسرى هي T2 والكتلة اليمنى هي T3.
3. الإجراء: يحتاج T1 إلى تحريك T2 للأمام. يرسل رسالة راديو موجهة خصيصاً للمعرف "T2" بالأمر "تحرك للأمام 1 متر". لأن المعرف كان مرتبطاً بصرياً، فإن T1 واثق من أنه يوجه الوكيل الصحيح.
4. التحقق: يلاحظ T1 تحرك الكتلة اليسرى (المرتبطة بصرياً بـ T2) للأمام، مؤكداً تنفيذ الأمر من قبل الوكيل المقصود.

المقارنة مع الراديو فقط: مع الراديو فقط، يبث T1 "أي شخص على اليسار، تحرك للأمام". يستقبل كل من T2 و T3 الرسالة. يجب على كل منهما استخدام مستشعراته الخاصة لمعرفة ما إذا كان "على اليسار" بالنسبة لـ T1 - مهمة تحديد موقع ذاتي معقدة وعرضة للخطأ. يقطع اتصالات الضوء المرئي بكاميرا الأحداث هذا الغموض من خلال جعل الرابط صريحاً وخارجياً (من منظور T1).

8. التطبيقات المستقبلية واتجاهات البحث

التطبيقات الفورية:

• الروبوتات الصناعية التعاونية: فرق من الأذرع الروبوتية أو المنصات المتنقلة المتطابقة في المصانع الذكية لتسليم الأدوات والتجميع المنسق.
• تنسيق أسراب الطائرات المسيرة: طيران التشكيل القريب حيث تحتاج الطائرات المسيرة إلى تحديد هوية جيرانها المباشرين بشكل موثوق لتجنب الاصطدام وتنفيذ المناورات.
• قطارات المركبات الذاتية القيادة: رغم التحدي في الأماكن المفتوحة، يمكن استخدامها في ساحات الخدمات اللوجستية الخاضعة للرقابة لتحديد هوية الشاحنات/المقطورات وربطها.

اتجاهات البحث طويلة المدى:

• الوصول المتعدد والشبكات: تطوير بروتوكولات (TDMA، CDMA) لتجمعات الوكلاء الكثيفة لتجنب تداخل LED. استخدام تقسيم الطول الموجي (مصابيح LED بألوان مختلفة) هو امتداد بسيط.
• نقل بيانات من رتبة أعلى: الانتقال من المعرفات البسيطة إلى نقل معلومات الحالة الأساسية (مثل مستوى البطارية، النية) مباشرة عبر الرابط البصري.
• التكامل العصبي الشكل: تنفيذ خط أنابيب فك التشفير بالكامل على معالجات عصبية الشكل، مطابقة بيانات المستشعر القائمة على الأحداث مع الحوسبة القائمة على الأحداث لكفاءة طاقة قصوى، كما يستكشفها معاهد مثل مشروع الدماغ البشري.
• اتصالات الضوء المرئي ثنائية الاتجاه: تجهيز الوكلاء بكاميرا أحداث ومعدل LED عالي السرعة، مما يتيح قنوات اتصال بصرية كاملة الازدواج وواعية مكانياً بين أزواج من الوكلاء.
• التوحيد القياسي: تحديد مخطط تشكيل مشترك وبنية معرف للقدرة على التشغيل البيني، على غرار كيفية تطور معايير البلوتوث أو WiFi.

9. المراجع

1. Nakagawa, H., Miyatani, Y., & Kanezaki, A. (2024). Linking Vision and Multi-Agent Communication through Visible Light Communication using Event Cameras. Proc. of AAMAS 2024.
2. Gallego, G., et al. (2022). Event-based Vision: A Survey. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. (مسح أساسي على تكنولوجيا كاميرا الأحداث).
3. University of Zurich, Robotics and Perception Group. (2023). Research on Event-based Vision. [Online]. Available: https://rpg.ifi.uzh.ch/
4. IEEE Standard for Local and metropolitan area networks–Part 15.7: Short-Range Wireless Optical Communication Using Visible Light. (2018). (المعيار التأسيسي لاتصالات الضوء المرئي).
5. Human Brain Project. Neuromorphic Computing Platform. [Online]. Available: https://www.humanbrainproject.eu/en/
6. Ozkil, A. G., et al. (2009). Service Robots in Hospitals. A review. (يسلط الضوء على الحاجة الواقعية لتحديد هوية الروبوت).
7. Schmuck, P., et al. (2019). Multi-UAV Collaborative Monocular SLAM. IEEE ICRA. (مثال لأنظمة الوكلاء المتعددة حيث يكون تحديد هوية الوكيل حاسماً).
8. Lichtsteiner, P., Posch, C., & Delbruck, T. (2008). A 128x128 120 dB 15 μs Latency Asynchronous Temporal Contrast Vision Sensor. IEEE Journal of Solid-State Circuits. (بحث كاميرا الأحداث الرائد).