RFID-Technologie Roboter lokalisieren schnell und präzise bewegte Objekte

Forscher am MIT Media Lab haben ein System entwickelt, mit dem Roboter in extrem kurzer Zeit sehr präzise bewegte Objekte lokalisieren können. Bisher ging Genauigkeit stets zu Lasten der Schnelligkeit und umgekehrt. Anstelle eines Computer-Vision-Systems verwenden die MIT-Wissenschaftler RFID-Technologie sowie einen speziellen Algorithmus.

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Ein neuartiges System, das am MIT in Cambridge (Mass.) entwickelt wurde, verwendet RFID-Tags, um Robotern zu helfen, mit beispielloser Geschwindigkeit und Genauigkeit bewegte Objekte zu lokalisieren. Das System könnte eine bessere und präzisere Zusammenarbeit von Roboter ermöglichen - die für Verpackungs- oder Montageaufgaben eingesetzt werden, oder von der Drohnenschwärmen, die Such- und Rettungseinsätze durchführen.

In Rahmen eines Symposiums konnten die MIT-Forscher zeigen, dass Roboter, die das TurboTrack genannte System verwenden, per RFID-Tag markierte Objekte im Durchschnitt innerhalb von 7,5 Millisekunden und mit einem Fehler von weniger als einem Zentimeter lokalisieren können.

Kann TurboTrack Computer-Vision-Systeme ersetzen?

Der RFID-Tag kann auf jedes Objekt aufgebracht werden. Ein Lesegerät sendet ein Signal aus, das vom RFID-Tag und anderen Objekten in der Nähe reflektiert und an das Lesegerät zurückgesandt wird. Ein Algorithmus durchsucht alle reflektierten Signale, um die Antwort des RFID-Tags zu finden. Abschließende Berechnungen nutzen dann die Bewegung des RFID-Tags - auch wenn dies in der Regel die Genauigkeit verringert -, um die Lokalisierungsgenauigkeit zu verbessern.

Die MIT-Forscher sind überzeugt, dass TurboTrack bei einigen Roboteranwendungen Vision-Systeme ersetzen uns damit deren Begrenzungen überwinden könnte. Wie beim Menschen ist auch beim Computers die Fähigkeit begrenzt, Objekte in sehr komplexen Umgebungen zu erkennen. Hochfrequenzsignale haben keine solchen Einschränkungen: Sie können Ziele auch in solchen Umgebungen und durch Wände hindurch identifizieren.

Um das System zu validieren, haben die Forscher einen RFID-Tag an einem Verschluss und einen anderen an einer Flasche angebracht. Ein Roboterarm positionierte den Verschluss und legte ihn auf die Flasche, die von einem anderen Roboterarm gehalten wurde. In einer weiteren Demonstration verfolgten die Forscher RFID-gestützte Nanodronen beim Andocken, Manövrieren und Fliegen. Bei beiden Aufgabenstellungen war TurboTrack so genau und schnell wie herkömmliche Computer-Visionsysteme, während es in Szenarien problemlos arbeitete, in denen das Computer-Visionsystem versagte.

"Wenn Sie HF-Signale für Aufgaben verwenden, die typischerweise mit Hilfe von Computer Vision durchgeführt werden, ermöglichen Sie Robotern, nicht nur menschliche Dinge, sondern auch übermenschliche Dinge zu vollbringen", sagt Fadel Adib, Assistant Professor und Principal Investigator im MIT Media Lab und Gründungsdirektor der Signal Kinetics Research Group. "Und das können Sie auf skalierbare Weise tun, denn diese RFID-Tags kosten nur 3 Cent pro Stück."

MIT-Forscher wenden Bildgebungstechnik auf Funksignale an

Andere Systeme haben ebenfalls RFID-Tags für Lokalisierungsaufgaben genutzt, erreichten aber weder Genauigkeit und Geschwindigkeit des TurboTrack-Systems. Bis zur präzisen Lokalisierung eines Objekts kann bei diesen Systemen einige Sekunden dauern; wird die Geschwindigkeit erhöht, so geht das zu Lasten der Genauigkeit.

Die Herausforderung für MIT-Forscher bestand also darin, Geschwindigkeit und Genauigkeit gleichzeitig zu optimieren. Dabei ließen sich die Wissenschaftler von einer Bildgebungstechnik namens "Super-Resolution Imaging" inspirieren. Diese Systeme fügen Bilder aus verschiedenen Winkeln zusammen, um ein feineres (höher aufgelöstes) Bild zu generieren.

"Die Idee war, diese hochauflösenden Systeme auf Funksignale anzuwenden", sagt Prof. Adib vom MIT Media Lab. "Wenn sich etwas bewegt, erhält man mehr Perspektiven bei der Verfolgung, sodass man die Bewegung für die Steigerung der Genauigkeit nutzen kann."

Das System kombiniert einen Standard-RFID-Leser mit einer "Helfer"-Komponente, die zur Lokalisierung von Hochfrequenzsignalen verwendet wird. Der Helfer sendet ein Breitbandsignal, das mehrere Frequenzen umfasst und auf einem Modulationsschema aufbaut, das in der drahtlosen Kommunikation verwendet wird, dem so genannten orthogonalen Frequenz-Divisionsmultiplexing.

"Raum-Zeit-Superauflösungsalgorithmus" errechnet Position

Das System erfasst alle Signale, die von Objekten in der Umgebung reflektiert werden - einschließlich des RFID-Tags. Eines dieser Signale trägt ein Signal, das spezifisch für den jeweiligen RFID-Tag ist. RFID-Signale reflektieren und absorbieren ein ankommendes Signal in einem bestimmten Muster, das den Bits von 0 s und 1 s entspricht, die das System erkennen kann.

Da diese Signale mit Lichtgeschwindigkeit übertragen werden, kann das System eine Art "Flugdauer" berechnen und daraus die Entfernung des Objekts. Daraus lassen sich dann die Positionen des RFID-Tags sowie der anderen Objekte in der Umgebung ermitteln. Das Verfahren liefert aber nur eine Orientierungsgröße. Um die Position des Tags präziser zu bestimmen, entwickelten die Forscher einen so genannten "Raum-Zeit-Superauflösungsalgorithmus".

Der Algorithmus kombiniert die Standortschätzungen für alle reflektierten Signale einschließlich des RFID-Signals, das mit Hilfe der "Flugdauer" bestimmt wurde. Mit Hilfe einiger Wahrscheinlichkeitsberechnungen schränkt es diese Gruppe auf eine Handvoll potenzieller Standorte für den RFID-Tag ein.

Mit der Bewegung des Tags ändert sich sein Signalwinkel leicht - eine Änderung, die auch einer bestimmten Position entspricht. Der Algorithmus kann dann diese Winkeländerung verwenden, um die Entfernung des Tags während der Bewegung zu verfolgen. Durch den ständigen Vergleich dieser sich ändernden Entfernungsmessung mit allen anderen Entfernungsmessungen von anderen Signalen lässt sich das Tag in einem dreidimensionalen Raum lokalisieren. Dies alles geschieht in Sekundenbruchteilen.

"Die übergeordnete Idee ist, dass man durch die Kombination dieser Messungen über Zeit und Raum eine bessere Rekonstruktion der Position des Tags erhält", sagt MIT-Forscher Adib.

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