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इवेंट कैमरा आधारित दृश्य प्रकाश संचार में दृष्टि और बहु-एजेंट संचार एकीकरण

एक नवीन प्रणाली का विश्लेषण जो इवेंट कैमरा और विज़िबल लाइट कम्युनिकेशन का उपयोग करके, समान दृश्य उपस्थिति वाले मल्टी-एजेंट सिस्टम में व्यक्तिगत पहचान और डेटा एसोसिएशन प्राप्त करती है।
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1. परिचय एवं अवलोकन

यह शोधपत्र बहु-एजेंट प्रणालियों की स्केलेबिलिटी में एक महत्वपूर्ण बाधा का समाधान प्रस्तुत करता है: दिखने में समान, बड़े पैमाने पर उत्पादित एजेंटों (जैसे ड्रोन, रोवर्स) को दृश्य रूप से अलग करने में असमर्थता, और उनकी दृश्य धारणा को संचार डेटा स्ट्रीम के साथ सहजता से जोड़ने में असमर्थता। पारंपरिक तरीके, जैसे रंग कोडिंग या बेंचमार्क मार्कर (जैसे ArUco), गतिशील, घूर्णन करने वाले एजेंटों या बड़े पैमाने के उत्पादन के लिए व्यावहारिक नहीं हैं। रेडियो संचार डेटा प्रसारित करने में प्रभावी है, लेकिन इसमें अंतर्निहित स्थानिक संदर्भ का अभाव है, जिसके कारण एजेंट के सेंसर दृश्य और प्राप्त डेटा के स्रोत के बीच एक "डिस्कनेक्ट" उत्पन्न होता है।

प्रस्तावित समाधान नवीन रूप से संयोजित करता हैइवेंट-आधारित विजुअल सेंसर(इवेंट कैमरा) औरविजिबल लाइट कम्युनिकेशनइवेंट कैमरा माइक्रोसेकंड-स्तरीय रिज़ॉल्यूशन के साथ पिक्सेल चमक परिवर्तनों की अतुल्यकालिक रिपोर्टिंग करते हैं, जिन्हें उच्च-गति ऑप्टिकल रिसीवर के रूप में पुनः उपयोग किया गया है। एजेंट एलईडी लाइटों से लैस हैं, जो तेजी से झपकाकर एक अद्वितीय पहचान कोड प्रसारित करते हैं। यह झपकना मानक आरजीबी कैमरों के लिए अदृश्य है, लेकिन पड़ोसी एजेंटों पर लगे इवेंट कैमरों द्वारा पता लगाया जा सकता है। इससे एक प्रत्यक्ष, स्थानिक जागरूकता वाला लिंक बनता है: एक एजेंट "देख" सकता है कि उसके दृश्य क्षेत्र में कौन सा विशिष्ट एजेंट डेटा प्रसारित कर रहा है।

2. मूल विधि एवं प्रणाली डिजाइन

2.1. समस्या: दृष्टिगत रूप से अविभेद्य एजेंट

भविष्य के गोदाम, खोज और बचाव, या पर्यावरण निगरानी जैसे परिदृश्यों में समरूप रोबोट झुंडों की तैनाती करते समय, एजेंट दृश्य रूप से पूरी तरह से समान होंगे। एक मानक कैमरा केवल उपस्थिति के आधार पर "ड्रोन ए" और "ड्रोन बी" के बीच अंतर नहीं कर सकता है। जब ड्रोन ए को एक रेडियो संदेश प्राप्त होता है, तो वह उस संदेश को अपने वर्तमान कैमरा दृश्य में देखे गए किसी विशिष्ट ड्रोन से संबद्ध नहीं कर सकता है। यह स्थिति-जागरूक सहयोगी व्यवहार को प्राप्त करने के लिए आवश्यक बंद-लूप को तोड़ देता है।

2.2. प्रस्तावित समाधान: इवेंट कैमरा VLC

मूल नवाचार यह है कि इवेंट कैमरे का उपयोग न केवल दृश्य धारणा के लिए किया जाता है, बल्कि इसे दोहरे उपयोग के रूप में भी कार्यरत किया जाता है।संचार रिसीवरउच्च आवृत्ति (जैसे kHz) पर टिमटिमाने वाला LED संरचित चमक परिवर्तन घटना पैटर्न उत्पन्न करता है। इवेंट कैमरा इस स्थानिक-कालिक पैटर्न को कैप्चर करता है। इस पैटर्न को डिकोड करके, प्राप्त करने वाला एजेंट एक अद्वितीय ID निकाल सकता है। मुख्य बात यह है कि डिकोडिंग उसछवि क्षेत्रयह सीधे ID को दृश्य इकाई से जोड़ता है।

2.3. सिस्टम आर्किटेक्चर और एजेंट डिज़ाइन

प्रत्येक एजेंट सुसज्जित है:

  • इवेंट कैमरा:दृश्य और VLC प्राप्ति के लिए प्राथमिक सेंसर।
  • एकाधिक LED:चार स्वतंत्र LED विभिन्न दिशाओं में उन्मुख हैं ताकि एजेंट के अभिविन्यास की परवाह किए बिना संचरण क्षमता सुनिश्चित हो सके (PDF में चित्र 1 देखें)।
  • संचार मॉड्यूल:पहचान पुष्टि के बाद पारंपरिक डेटा विनिमय के लिए (उदाहरण के लिए, रेडियो)।
  • प्रसंस्करण इकाई:इवेंट-आधारित VLC डिकोडिंग एल्गोरिदम और एजेंट नियंत्रण तर्क चलाने के लिए।
यह प्रणाली एजेंट को घूमने, LED एन्कोडिंग के माध्यम से पड़ोसी समान एजेंटों की पहचान करने और देखे गए विशिष्ट एजेंट के साथ संचार लिंक स्थापित करने में सक्षम बनाती है।

3. तकनीकी विवरण और गणितीय आधार

VLC信号使用开关键控进行编码。令 $s(t) \in \{0, 1\}$ 表示传输信号。当对数亮度变化超过阈值 $C$ 时,事件相机在像素 $(x_k, y_k)$ 和时间 $t_k$ 处生成一个事件 $e_k = (x_k, y_k, t_k, p_k)$,极性 $p_k \in \{+1, -1\}$(表示亮度增加或减少): $$p_k \cdot (\log L(x_k, y_k, t_k) - \log L(x_k, y_k, t_k - \Delta t)) > C$$ 其中 $L$ 是亮度。闪烁的LED将产生一系列正负事件簇。解码算法包括:

  1. स्पेशियल क्लस्टरिंग:इमेज प्लेन पर निकटता का उपयोग करके, एक ही LED स्रोत से आने वाली घटनाओं को समूहीकृत करना।
  2. टेम्पोरल डिमॉड्यूलेशन:बाइनरी अनुक्रम $\hat{s}(t)$ को पुनर्प्राप्त करने के लिए क्लस्टर के भीतर घटनाओं के बीच के समय अंतराल का विश्लेषण करें, जो डिकोड किए गए आईडी का प्रतिनिधित्व करता है।
  3. त्रुटि सुधार:शोर या आंशिक अवरोधन के कारण होने वाली त्रुटियों को कम करने के लिए एक कोडिंग योजना (जैसे हैमिंग कोड) लागू करें।
इवेंट कैमरे की उच्च समय रिज़ॉल्यूशन (माइक्रोसेकंड स्तर) पर्याप्त उच्च आईडी ट्रांसमिशन डेटा दर प्राप्त करने की कुंजी है।

4. प्रयोगात्मक परिणाम एवं प्रदर्शन विश्लेषण

4.1. सिमुलेशन सत्यापन

प्रस्तावित का सिमुलेशन किया गयाघटना-VLCसिस्टम की दो आधार रेखाओं के साथ तुलना की गई: (1)रेडियो संचारऔर (2)RGB-VLC(धीमी, दृश्यमान LED फ्लिकर का पता लगाने के लिए मानक कैमरा का उपयोग करना)। मुख्य मीट्रिक कई दृश्यात्मक रूप से समान एजेंटों की उपस्थिति में सफल संबद्धता है।ID और दृश्य संबद्धता

  • रेडियो:संबंध विफल। एजेंट को ID प्राप्त हुई, लेकिन इसे दृश्य क्षेत्र में किसी विशिष्ट एजेंट से संबद्ध नहीं कर सका।
  • RGB-VLC:प्रदर्शन कम फ्रेम दर (लगभग 30-60 Hz) और मोशन ब्लर तक सीमित है, जिससे गतिमान/घूर्णन एजेंटों में त्रुटि दर बहुत अधिक होती है।
  • इवेंट-VLC:इसकी उच्च समय रिज़ॉल्यूशन और मोशन ब्लर की अनुपस्थिति के कारण, एजेंट की गति और घूर्णन के बावजूद उच्च-निष्ठा आईडी सहसंबंध बनाए रखने में सफल रहता है।
सिमुलेशन ने इसके मूलभूत लाभ की पुष्टि की: इवेंट-VLC एक प्रदान करता हैस्थानिक रूप से एंकरित संचार चैनल

4.2. भौतिक रोबोट प्रयोग

लेखक ने एक भौतिक बहु-एजेंट प्रणाली को कार्यान्वित किया (जैसा कि PDF चित्र 1 में दिखाया गया है)। रोटेशन प्लेटफॉर्म पर एजेंट वर्णित हार्डवेयर से सुसज्जित हैं। प्रयोगों से पुष्टि हुई:

  • विश्वसनीय ID प्राप्ति:एजेंट, घूमते समय, पड़ोसी एजेंटों द्वारा LED के माध्यम से प्रसारित ID को डिकोड करने में सक्षम हैं।
  • सहयोगात्मक व्यवहार ट्रिगर:दृश्य-संचार संबंध सफलतापूर्वक स्थापित होने के बाद, एजेंट पूर्वनिर्धारित सहयोगात्मक कार्यों (जैसे समन्वित गति या सूचना साझाकरण) को आरंभ कर सकता है, जो वास्तविक विश्व नियंत्रण लूप में इस प्रणाली की कार्यक्षमता को प्रमाणित करता है।
इस भौतिक सत्यापन ने अवधारणा को सैद्धांतिक स्तर से प्रदर्शनीय प्रोटोटाइप चरण तक आगे बढ़ाया है।

5. तुलनात्मक विश्लेषण और मुख्य अंतर्दृष्टि

विधिID और दृश्य संबद्धतागति रोबस्टनेसबड़े पैमाने पर उत्पादन के लिए उपयुक्तडेटा दर क्षमता
ArUco / QR कोड मार्करउत्कृष्टखराब (स्पष्ट दृश्यता आवश्यक)खराब (दृश्य अव्यवस्था बढ़ाता है)अत्यंत कम (स्थैतिक)
रेडियो (UWB, WiFi)उत्कृष्टउत्कृष्टअत्यधिक
RGB कैमरा VLCअच्छाखराब (मोशन ब्लर)अच्छाकम (लगभग कुछ दसियों bps)
इवेंट कैमरा VLCउत्कृष्टउत्कृष्टअच्छामध्यम-उच्च (लगभग kbps)

मुख्य अंतर्दृष्टि:घटना-VLC उच्चतम बैंडविड्थ वाली संचार विधि नहीं है, न ही यह शुद्ध दृश्य पहचानकर्ता के लिए सर्वोत्तम है। इसका विशिष्ट मूल्य यह है कि यहइष्टतम मिश्रित समाधानयह गति के प्रति उच्च रोबस्टनेस के साथ दृष्टि और संचार दोनों क्षेत्रों को निर्बाध रूप से जोड़ सकता है - यह गतिशील बहु-एजेंट प्रणालियों का एक महत्वपूर्ण गुण है।

6. मूल विशेषज्ञ विश्लेषण

मुख्य अंतर्दृष्टि:यह लेख केवल एक नया संचार कौशल नहीं है; यह मशीनों की ओर एक कदम हैEmbodied Communicationका मूलभूत कदम। लेखक सही ढंग से इंगित करते हैं कि भविष्य में MAS की वास्तविक चुनौती डेटा को बिंदु A से बिंदु B तक ले जाने (जिसे रेडियो ने हल कर दिया है) में नहीं, बल्कि डेटा कोगतिशील दृश्य दृश्य में सही भौतिक इकाई से जोड़ने में है। उनके समाधान ने घटना कैमरों की भौतिक विशेषताओं का चतुराई से उपयोग करके, एक अवधारणात्मक मोड बनाया है जो स्वाभाविक रूप से स्थानिक और लौकिक है, कुछ जानवरों द्वारा पहचान के लिए जैविक प्रकाश (बायोलुमिनेसेंस) का उपयोग करने के समान।

तार्किक प्रक्रिया और लाभ:तर्क प्रभावशाली है। वे एक वैध और अनसुलझी समस्या (समरूप एजेंट पहचान) से शुरू करते हैं, स्पष्ट कारणों के आधार पर मौजूदा समाधानों को खारिज करते हैं, और दो उभरती प्रौद्योगिकियों का एक नवीन समन्वय प्रस्तावित करते हैं। इवेंट कैमरा का उपयोग विशेष रूप से समझदारी भरा है। जैसा कि यूनिवर्सिटी ऑफ़ ज्यूरिख के रोबोटिक्स एंड परसेप्शन ग्रुप के शोध से पता चलता है, उच्च गति और उच्च गतिशील रेंज परिदृश्यों में इवेंट कैमरों के लाभ उन्हें VLC रिसीवर के लिए आदर्श बनाते हैं, जो फ़्रेम-आधारित RGB-VLC की घातक मोशन ब्लर सीमा को दूर करते हैं। सिमुलेशन से भौतिक रोबोट तक प्रयोगात्मक प्रगति पद्धतिगत रूप से कठोर है।

दोष और महत्वपूर्ण अंतराल:हालाँकि, यह विश्लेषण मापनीयता के मामले में अदूरदर्शी प्रतीत होता है। शोध पत्र इस प्रणाली को अलग-थलग देखता है। 100 एजेंटों के एक सघन क्लस्टर में, जहाँ सभी एलईडी चमक रही हों, तो क्या होगा? इवेंट कैमरा इवेंट्स से भर जाएगा, जिससे क्रॉसटॉक और हस्तक्षेप होगा - यह एक क्लासिक मल्टी-एक्सेस समस्या है, जिसका उन्होंने समाधान नहीं किया है। उन्होंने रीयल-टाइम इवेंट क्लस्टरिंग और डिकोडिंग की महत्वपूर्ण कम्प्यूटेशनल लागत को भी हल्के में लिया है, जो कम-शक्ति वाले एजेंटों के लिए एक बाधा बन सकती है। UWB पोजिशनिंग (जो स्थानिक संदर्भ भी प्रदान कर सकती है, हालाँकि दृश्य युग्मन कम प्रत्यक्ष है) की सुरुचिपूर्ण सादगी की तुलना में, उनकी प्रणाली हार्डवेयर जटिलता बढ़ा देती है।

क्रियान्वयन योग्य अंतर्दृष्टि एवं निष्कर्ष:यह एक उच्च-क्षमता, परिभाषित उप-क्षेत्र अनुसंधान दिशा है, न कि तत्काल तैनाती के लिए तैयार समाधान। उद्योग के लिए, निहितार्थ इवेंट-आधारित संवेदन और प्रकाश संचार के संलयन पर ध्यान केंद्रित करना है। निकट-अवधि के अनुप्रयोग नियंत्रित, छोटे पैमाने के सहयोगी रोबोटिक्स (जैसे कारखाना रोबोट टीमों) में हो सकते हैं, जहाँ दृश्य भ्रम वास्तविक सुरक्षा और दक्षता समस्या है। शोधकर्ताओं को अगले चरण में मल्टी-एक्सेस हस्तक्षेप समस्या (संभवतः CDMA या दिशात्मक एलईडी अवधारणाओं से उधार लेकर) को हल करने और अति-कम शक्ति डिकोडिंग चिप विकसित करने पर ध्यान देना चाहिए। रचनात्मकता और मूल समस्या की पहचान के मामले में यह कार्य A ग्रेड का हकदार है, लेकिन व्यावहारिक कार्यान्वयन तत्परता के मामले में B-। यह एक दरवाजा खोलता है; लेकिन इससे गुजरने के लिए संचार सिद्धांत और सिस्टम एकीकरण की कठिन समस्याओं को हल करने की आवश्यकता है।

7. विश्लेषणात्मक ढांचा और अवधारणात्मक उदाहरण

परिदृश्य:तीन समान गोदाम परिवहन रोबोट (T1, T2, T3) को एक संकीर्ण मार्ग से समन्वित होकर गुजरने की आवश्यकता है। T1 प्रवेश द्वार पर है, और भीतर T2 और T3 को देख सकता है, लेकिन यह नहीं जानता कि कौन सा कौन है।

इवेंट-VLC का उपयोग करते हुए चरणबद्ध प्रक्रिया:

  1. अवधारण:T1 की इवेंट कैमरा दो चलती हुई ब्लॉब्स (एजेंटों) का पता लगाती है। साथ ही, यह उन ब्लॉब स्थानों पर अध्यारोपित दो अलग-अलग उच्च-आवृत्ति इवेंट पैटर्न का पता लगाती है।
  2. डिकोडिंग और सहसंबंध:ऑनबोर्ड प्रोसेसर घटनाओं का स्थानिक क्लस्टरिंग करता है, पैटर्न अलग करता है। यह पैटर्न A को आईडी "T2" और पैटर्न B को आईडी "T3" के रूप में डिकोड करता है। अब यह जानता है कि बायीं ओर का धब्बा T2 है और दायीं ओर का धब्बा T3 है।
  3. कार्रवाई:T1 को T2 को आगे बढ़ने की आवश्यकता है। यह एक रेडियो संदेश भेजता है,विशेष रूप से ID "T2" को संबोधित करना, कमांड "1 मीटर आगे बढ़ें" है। चूंकि ID दृश्य संबंधन के माध्यम से पहचाना गया है, T1 को विश्वास है कि यह सही एजेंट को निर्देश दे रहा है।
  4. सत्यापन:T1 ने बाईं ओर के धब्बे (दृश्यात्मक रूप से T2 से जुड़ा हुआ) को आगे बढ़ते हुए देखा, जिससे पुष्टि हुई कि लक्षित एजेंट द्वारा आदेश निष्पादित किया गया।

शुद्ध रेडियो के साथ तुलना:यदि केवल रेडियो का उपयोग किया जाता है, तो T1 "बाईं ओर वाला, आगे बढ़ो" प्रसारित करता है। T2 और T3 दोनों इसे प्राप्त करते हैं। उन्हें यह निर्धारित करने के लिए अपने स्वयं के सेंसर का उपयोग करना चाहिए कि क्या वे T1 के सापेक्ष "बाईं ओर" हैं - यह एक जटिल और त्रुटि-प्रवण आत्म-केंद्रित स्थानीयकरण कार्य है। इवेंट-VLC इस अस्पष्टता को समाप्त कर देता है, जिससे संबंध स्पष्ट और बाहरी दृष्टिकोण (T1 के दृष्टिकोण से) पर आधारित हो जाता है।

8. भविष्य के अनुप्रयोग और शोध दिशाएँ

निकट भविष्य के अनुप्रयोग:

  • सहयोगी औद्योगिक रोबोट:स्मार्ट फैक्ट्रियों में उपकरण हस्तांतरण और समन्वित असेंबली के लिए समान रोबोटिक भुजाओं या मोबाइल प्लेटफॉर्मों की टीमें।
  • मानवरहित हवाई वाहन (यूएवी) समूह समन्वय:बाधा से बचाव और पैंतरेबाज़ी निष्पादन के लिए पास के यूएवी की विश्वसनीय पहचान की आवश्यकता वाली तंग संरचनाबद्ध उड़ान।
  • स्वायत्त वाहन संरचना:हालांकि बाहरी वातावरण में यह चुनौतीपूर्ण है, लेकिन नियंत्रित लॉजिस्टिक्स यार्ड में ट्रक/ट्रेलर पहचान और सहसंबंध के लिए इसका उपयोग किया जा सकता है।

दीर्घकालिक अनुसंधान दिशा:

  • मल्टीपल एक्सेस और नेटवर्किंग:LED हस्तक्षेप से बचने के लिए सघन एजेंट समूहों के लिए प्रोटोकॉल (TDMA, CDMA) विकसित करना। वेवलेंथ डिवीजन मल्टीप्लेक्सिंग (विभिन्न रंगों के LED) का उपयोग करना एक सरल विस्तार है।
  • उच्च-क्रम डेटा ट्रांसमिशन:साधारण ID से परे, प्रकाश लिंक के माध्यम से बुनियादी स्थिति जानकारी (जैसे बैटरी स्तर, इरादा) सीधे प्रसारित करना।
  • न्यूरोमॉर्फिक इंटीग्रेशन:पूर्ण डिकोडिंग प्रक्रिया को न्यूरोमॉर्फिक प्रोसेसर पर लागू करना, इवेंट-आधारित सेंसर डेटा को इवेंट-आधारित कंप्यूटेशन से मिलाना, ताकि अत्यधिक ऊर्जा दक्षता प्राप्त की जा सके, जैसा कि Human Brain Project जैसे संगठनों द्वारा अन्वेषण किया जा रहा है।
  • बायडायरेक्शनल VLC:एजेंटों को एक साथ इवेंट कैमरा और हाई-स्पीड एलईडी मॉड्यूलेटर से लैस करना, जिससे एजेंट जोड़े के बीच पूर्ण-डुप्लेक्स, स्थानिक जागरूकता वाला ऑप्टिकल संचार चैनल स्थापित हो सके।
  • मानकीकरण:अंतरसंचालनीयता प्राप्त करने के लिए सामान्य मॉड्यूलेशन योजना और आईडी संरचना को परिभाषित करना, जो ब्लूटूथ या वाई-फाई मानकों के विकास के समान है।
जैसा कि इस पत्र में प्रदर्शित किया गया है, इवेंट-आधारित दृष्टि और ऑप्टिकल संचार का संलयन, अगली पीढ़ी के वास्तव में सहयोगी और संदर्भ-जागरूक स्वायत्त प्रणालियों के लिए एक आधारभूत प्रौद्योगिकी बन सकता है।

9. संदर्भ

  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. (Event camera technology par ek groundbreaking survey).
  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). (The foundational standard for VLC).
  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. (ने रोबोट पहचान की व्यावहारिक आवश्यकता पर जोर दिया)।
  7. Schmuck, P., et al. (2019). Multi-UAV Collaborative Monocular SLAM. IEEE ICRA. (MAS के उदाहरण जहाँ एजेंट पहचान महत्वपूर्ण है)।
  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. (इवेंट कैमरा पर एक मौलिक शोध पत्र)।