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，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。
