通过库存记录,无人机可以挽救零售商数十亿美元的损失

admin 2018-05-15

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无线射频识别标签应该会彻底改变供应链管理。廉价且无需电池的标签通过无线方式从扫描仪获得电源,然后广播识别号码,使仓库管理人员能够通过阅读箱号和手动记录,更有效地记录库存。

但现代零售业务规模甚至使得射频识别(RFID)扫描效率低下。例如,沃尔玛报告称,2013年由于其库存记录与库存不匹配而损失了30亿美元的收入。即使使用RFID技术,它也可以让一家大型零售商店在三个月内完成一次完整的库存评估,这意味着在客户的要求下,不匹配通常不会被发现。

麻省理工学院的研究人员现在已经开发出一种系统,使小型,安全的空中无人机能够从几十米远的地方读取RFID标签,同时识别标签的位置,平均误差约为19厘米。研究人员设想,该系统可用于大型仓库中,用于连续监测,防止库存不匹配,以及个别物品的位置,以便员工能够快速可靠地满足客户的要求。

设计这个系统的核心挑战是,在目前的自主导航状态下,唯一能够安全地在近距离人群中飞行的无人机是带有塑料转子的小型轻型无人机,在发生碰撞。但那些无人机太小,无法携带超过几厘米的RFID阅读器。

研究人员通过使用无人机来传递由标准RFID阅读器发射的信号来应对这一挑战。这不仅解决了安全问题,而且还意味着无人机可以与现有的RFID库存系统配合使用,而不需要新的标签,阅读器或阅读器软件。

“在2003年到2011年之间,美国陆军在其仓库中遗失了58亿美元的供应品,”索尼公司媒体艺术和科学部职业发展助理Fadel Adib说,他在麻省理工学院媒体实验室的团队开发了这个新系统。 “2016年,美国全国零售联合会报告称,零售商店的收缩损失平均每年约为452亿美元。通过使无人机能够找到并本地化物品和设备,这项研究将为解决这些问题提供基础技术进步。“

麻省理工学院的研究人员在他们本周在计算机械协会数据通信特别兴趣小组年会上发表的一篇论文中描述了他们的系统,称为RFly。 Adib是该论文的资深作者,他与媒体实验室的博士后云霄马和麻省理工学院机械工程研究生Nicholas Selby一起参加了会议。

相移

中继RFID信号并使用它们来确定标签的位置会带来一些棘手的信号处理问题。其中之一是,由于RFID标签由阅读器以无线方式供电,阅读器和标签以相同频率同时传输。中继系统增加了另一对同时传输:中继和标签之间两个,中继和阅读器之间两个。这是同一频率上的四个同时传输,全部相互干扰。

这个问题由于系统确定RFID标签的位置的要求而变得复杂。位置检测 - 或“本地化” - 系统在称为天线阵列的设备上使用变体。如果几个天线聚集在一起,以一定角度向它们广播的信号将在稍微不同的时间到达每个天线。这意味着天线检测到的信号会略有不同步:它们的电磁波波谷和波峰不会完全一致。从这些相位差中,软件可以推导出发射角度,从而推断发射机的位置。

无人机太小,无法携带天线阵列,但它不断移动,因此在不同时间所需的读数也会在不同位置进行,模拟阵列的多个天线元件。

通常,为了防止干扰,无人机将对从标签收到的传输进行数字解码,并对其进行重新编码以传输给阅读器。但是在这种情况下,解码编码过程所施加的延迟会改变信号的相对相位,使得不可能准确地测量位置。

所有的无线电系统通过调制一个基本传输频率来编码信息,通常是通过稍微上下移动它。但是因为RFID标签没有独立的电源,所以它的调制比检测器的调制小得多。所以麻省理工学院的研究人员设计了一个模拟滤波器,它将从到达阅读器的信号中减去基本发射频率,然后分离出低频和高频分量。然后将低频分量 - 来自标签的信号加回到基频上。

参照系

然而,在这一点上,另一个问题仍然存在。由于无人机正在移动,到达读取器的信号的相移不仅由无人机相对于RFID标签的位置引起,而且也由相对于读取器的位置引起。仅根据接收到的信号,读者无法确定这两个因素各自对总相移的贡献程度。

所以麻省理工学院的研究人员也为他们的每一台无人机配备了自己的RFID标签。无人驾驶飞机将阅读器的信号转换为带标签的物品,并简单地让自己的标签反射信号,以便读者可以估计无人机对总相移的贡献并将其移除。

在媒体实验室进行的有关标签物品的实验中,其中有许多是有意隐藏的,以便近似堆放在仓库货架上的商品的状况,系统能够以19厘米的精度定位标签,同时扩大阅读器的范围全方位十倍,或百倍累计。研究人员目前正在马萨诸塞州一家主要零售商的仓库进行第二套实验。

卡内基梅隆大学电子与计算机工程助理教授Swarun Kumar说:“很长一段时间以来,通信中都使用了继电器,即使将网络连接到农村地区。 “这里发生的变化是其中一端没有电池,他们希望定位追踪无电池设备,这需要相位一致的测量。这些问题一起使问题颇具挑战性。这就是我认为这项工作的概念新颖性。我预计可能会有比库存跟踪问题更多的应用程序 - 这本身就非常重要。“

资料来源:麻省理工学院新闻节目Larry Hardesty


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