MIT研发无人机仓库管理系统 将帮沃尔玛省下几十亿美元

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该系统可安装在大型仓库中,以用于连续监控,并解决库存数据与实际物料位置不匹配的问题,同时也帮助员工快速找到物品的位置。

据悉,MIT的研究团队开发出一种系统,可以使小型的无人机在数十米远的地方就能够读取到射频识别(RFID)标签上的内容,同时识别出标签的具体位置,以此来解决库存数据和实际物料存储位置不匹配的问题。

MIT研发无人机仓库管理系统 将帮沃尔玛省下几十亿美元

MIT研发无人机仓库管理系统,或将帮沃尔玛省下几十亿美元

射频识别(RFID)标签在现代物品管理上起着革命性的作用,它是产品电子代码(EPC)的物理载体,附着在可跟踪的物品上,且可全球流通。人们可以利用相关机器对其进行识别和读写。

但现代零售业务的规模使得射频识别(RFID)扫描的效率较低。如沃尔玛在报告上就指出,由于库存记录与库存不匹配,2013年它的收入损失了30亿美元。

系统设计

MIT的研究团队开发的这个系统就是针对这个普遍存在的问题,但在最初设计系统时,研究团队就面临着一个问题:目前,在大型仓库内可使用的、具有自主导航能力的就是小型无人机,该飞机具有塑料转子,不会对人身造成伤害碰撞,但是无人机太小,以至于无法携带超过几厘米的RFID读卡器。

于是研究人员决定采用中继系统来解决这一问题,无人机可以接收中继RFID读取器发射的信号。

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定位难题:相移

利用中继RFID信号来确定标签的位置,就将会带来信号处理上的一些问题。

相移|相互干扰

具体来看,首先,因为RFID标签被读取器通过无线方式供电,所以读取器和标签之间需要以相同的频率同时传输。另外,因为中继系统的存在,继电器和RFID标签之间也需要保持相互之间同时、同频率传输。而同时传输的要求使得四个信道之间出现相互干扰。

因为系统需要对RFID标签进行较为精准的定位,故而相互干扰的问题就成为影响定位精准度的重要因素。

定位,就是根据信号的多径效应,即信号到达时间的不同来推测出发射角度,从而推导出发射机的位置。而无人机太小,无法携带天线阵列,故而无法发射信号。但因为它是持续移动的,所以不同时间进行信号的读取也在不同的位置,这样相对来看,就可以模拟信号的多径实现定位。

所以,在定位过程中,为了对抗干扰,无人机将对从标签接收的信号进行数字解码,并对其进行重新编码以传输给读卡器。但是在这种情况下,由解码编码处理施加的延迟将改变信号的相对相位,从而使得信号的定位出现偏差。

为此,MIT的研究团队设计了一种滤波器,将信号中的高低频分离开,以解决延迟对定位的影响。

相移|相对位置

在相位考虑上,还存在一个问题:由于无人机正在移动,到达读卡器的信号的相移不仅来自无人机相对于RFID标签的位置,而且还取决于其相对于读取器的位置。在接收到的信号基础上,接收者无法确定这两项因素对总相位的贡献多少。

为此,MIT的研究人员为每个无人机配备了自己的RFID标签。这样,无人机在将读取器的信号传输到标记的物品时,接收者可以根据无人机上标签的信号,估算无人机对总相移的贡献。

总结

据了解,该系统的平均定位误差约为19厘米。研究团队表示,该系统可安装在大型仓库中,以用于连续监控,并解决库存数据与实际物料位置不匹配的问题,并帮助员工快速找到物品的位置。

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