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机器人使用RFID标签跟踪移动物体使其进入目标钢格板

万安机械网 2022-07-21 15:44:58

机器人使用RFID标签跟踪移动物体，使其进入目标

麻省理工学院开发的新型系统使用RFID标签来帮助机器人以空前的速度和准确性进入移动物体。

该系统可以通过从事包装和组装工作的机器人以及执行搜索和救援任务的无人机群实现更大的协作和精度。

在下周于USENIX网络系统设计与实现研讨会上发表的一篇论文中，研究人员表明，使用该系统的机器人平均可以在7.5毫秒内定位被标记的对象，并且误差小于一厘米中国机械网okmao.com。

在称为TurboTrack的系统中，可以将RFID（射频识别）标签应用于任何物体。阅读器发送无线信号，该会反射RFID标签和附近的其他物体，然后反射回读取器。

一种算法会筛选所有反射信号以找到RFID标签的响应。然后，最终计算会利用RFID标签的移动（即使通常会降低精度）来提高其定位精度。

研究人员说，该系统可以代替计算机视觉来完成某些机器人任务。如同人类的对手一样，计算机视觉受其所见所限，并且可能无法在混乱的环境中注意到物体。

射频信号没有这样的限制：它们可以在不显眼的情况下，在杂乱的地方和穿过墙壁的情况下识别目标。

为了验证该系统，研究人员将一个RFID标签附加到瓶盖上，将另一个RFID标签附加到瓶上。一个机械臂找到盖子，然后将其放置在瓶子上，并由另一个机械臂固定。

在另一个演示中，研究人员在对接，操纵和飞行期间跟踪了配备RFID的纳米无人机。

研究人员报告说，在这两项任务中，该系统都与传统的计算机视觉系统一样准确，快速，并且可以在计算机视觉出现故障的情况下工作。

麻省理工学院助理教授兼首席研究员法德尔·阿迪布（Fadel Adib）表示：“如果将RF信号用于通常使用计算机视觉完成的任务，则不仅使机器人能够完成人类的工作，而且还使它们能够完成超人的工作。”

媒体实验室，信号动力学研究小组的创始主任。“而且您可以以可扩展的方式做到这一点，因为这些RFID标签每个仅3美分。”

在制造过程中，该系统可以使机器人手臂在沿装配线的物品拾取，组装和包装等过程中更加精确和通用。

另一个有希望的应用是将手持式“ nanodrones”用于搜索和救援任务。纳米无人机目前使用计算机视觉和方法将捕获的图像缝合在一起以进行定位。

这些无人驾驶飞机经常在混乱的区域中感到困惑，在墙壁后彼此迷路，??并且无法唯一地识别彼此。

这一切都限制了他们分散在某个区域并协作寻找失踪人员的能力。使用研究人员的系统，成群的纳米无人机可以更好地相互定位，从而实现更好的控制和协作。

信号动力学研究小组的第一作者罗志红说：“您可以使成群的纳米无人机以特定的方式形成，飞入混乱的环境，甚至可以隐藏在看不见的环境中。”

该论文的其他媒体实验室合著者还包括访问学生张启平，博士后马云飞和研究助理曼尼什·辛格。

超分辨率

Adib的小组多年来一直致力于使用无线电信号进行跟踪和识别，例如检测瓶装食品中的污染物，与体内的设备进行通信以及管理仓库库存。

类似的系统已经尝试将RFID标签用于定位任务。但是这些都需要在准确性或速度上进行权衡。准确地说，可能要花几秒钟才能找到移动的物体。为了提高速度，他们会失去准确性。

挑战是要同时实现速度和准确性。为此，研究人员从一种称为“超分辨率成像”的成像技术中汲取了灵感。这些系统将多个角度的图像拼接在一起，以获得更高分辨率的图像。

“想法是将这些超分辨率系统应用于无线电信号，”阿迪布说。“随着事物的运动，您将获得更多的追踪角度，因此您可以利用运动的准确性。”

该系统将标准的RFID阅读器与“辅助”组件结合在一起，该组件用于定位射频信号。该助手基于无线通信中使用的称为正交频分复用的调制方案，发射出包含多个频率的宽带信号。

该系统捕获从环境中的物体反弹的所有信号，包括RFID标签。这些信号之一承载特定于特定RFID标签的信号，因为RFID信号以某种模式反射和吸收输入信号，该模式对应于系统可以识别的0和1位。

由于这些信号以光速传播，因此系统可以计算“飞行时间”，即通过计算信号在发射器和接收器之间传播所花费的时间来测量距离，从而测量标签的位置以及环境中的其他对象。但这仅提供了一个大致的本地化数字，而不是低于对中精度。

利用运动

为了放大标签的位置，研究人员开发了他们所谓的“时空超分辨率”算法。

该算法结合了所有反弹信号（包括RFID信号）的位置估计值，该估计值是使用飞行时间确定的。使用一些概率计算，它将范围缩小到RFID标签的少数潜在位置。

随着标签的移动，其信号角度会略有变化，这种变化也对应于某个位置。然后，该算法可以使用该角度变化来跟踪标签移动时的距离。通过不断地将变化的距离测量值与来自其他信号的所有其他距离测量值进行比较，它可以在三维空间中找到标签。这一切都在一秒钟之内完成。

“高级想法是，通过将这些测量随时间和空间进行组合，可以更好地重建标签的位置，” Adib说。