Abstract-I detta papper visar vi att det, trots vissa nackdelar med radiofrekvensidentifiering (RFID), är möjligt att lokalisera en mobil robot ganska exakt i miljöer som är tätt taggade. Vi använder därför en nyligen presenterad probabilistisk fingeravtrycksteknik som kallas RFID-ögonblicksbilder. Denna metod tolkar korta serier av RFID-mätningar som vektorer och kan placera en mobil robot efter en träningsfas. Det kräver ingen explicit sensormodell och kan utnyttja viss tagginfrastruktur, t.ex., som tillhandahålls av hyllor som innehåller märkta produkter. Radiofrekvensidentifiering (RFID) har hittat sin väg in i robotik på grund av fördelaktiga egenskaper som den unika identifieringen av RFID-taggar och den resulterande otvetydiga associationen av sensoravläsningar med landmärken. Eftersom RFID-läsare och etiketter (även kallade transpondrar) kommunicerar via elektromagnetiska vågor krävs det inte heller någon synlinje mellan dem. Å andra sidan, särskilt passiv ultrahög frekvens (UHF, 868/915 MHz) RFID medför vissa svårigheter: För det första, RFID-läsare av denna typ bara rapportera vilka taggar har upptäckts; de varken vet avståndet eller bäringen till en upptäckt tagg (och inte ens rapportera signalstyrka information). För det andra beror den framgångsrika upptäckten av en tagg inom läsområdet på upp till 7 m till stor del på faktorer som den relativa positionen för taggen med avseende på läsantennen samt på material i närliggande objekt. Därför antas det idag allmänt att användningen av RFID för självlokalisering är ofördelaktig på grund av sensorbuller och potentiellt låg positioneringsnoggrannhet. I den här artikeln visar vi dock att det är möjligt att lokalisera en mobil robot enbart via RFID och odometri med en noggrannhet på mindre än 0,3 m. Vi presenterar empiriska resultat från omfattande experiment med en mobil robot och off-the-shelf RFID hårdvara. Vår strategi bygger på en fingeravtrycksteknik som kallas RFID-ögonblicksbilder, som vi nyligen presenterade [8]. I denna metod tolkas korta serier av RFID-mätningar som vektorer. De kan tränas på referenspositioner under en offline fas och senare användas för att uppskatta positionen för roboten som motsvarar aktuella taggar upptäckter. Ett partikelfilter används för att förbättra noggrannheten och robustheten. Fördelarna med vår strategi är att ingen explicit sensormodell krävs och att miljöegenskaper implicit lärs av
REF presenterar en mobil metod för lokalisering av objekt med hjälp av referenstaggar, inbyggda läsare och en partikelfilterbaserad teknik.
Self-Localization with RFID snapshots in densely tagged environments
{'venue': '2008 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2008 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}