Dynamische ereignisbasierte optische Identifizierung und Kommunikation

Die optische Identifizierung erfolgt häufig durch räumliche oder zeitliche visuelle Mustererkennung und Lokalisation. Die zeitliche Mustererkennung beinhaltet, abhängig von der Technologie, einen Kompromiss zwischen Kommunikationsfrequenz, Reichweite und genauer Verfolgung. Wir schlagen eine Lösung mit lichtemittierenden Signalen vor, die diesen Kompromiss verbessert, indem sie schnelle ereignisbasierte Kameras und für die Verfolgung spärlichen neuromorphen optischen Fluss nutzt, der mit spikenden Neuronen berechnet wird. Das System ist in eine simulierte Drohne eingebettet und wird in einem Anwendungsfall zur Überwachung von Vermögenswerten bewertet. Es ist robust gegenüber relativen Bewegungen und ermöglicht die gleichzeitige Kommunikation mit und Verfolgung von mehreren beweglichen Signalen. Schließlich demonstrieren wir in einem Hardware-Prototypen, dass die Verfolgung von Signalen erstmals zeitgleich mit moderner Frequenzkommunikation im kHz-Bereich durchgeführt wird.