MIT研究员使用无人机跟踪仓库库存

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雷锋。麻省理工学院研究人员开发的新系统可以利用无人驾驶飞行器实现仓库的自动跟踪和库存监控。此外，这种无人机可以防止不匹配，帮助员工更快地找到一些特殊物品，提高工人的工作效率，并使工人能够更自由地管理和移动材料。

据报道，最重要的是小型无人机能够安全飞行。因为它们在“几十米之外”的库存中，读取射频识别标签的误差范围为19厘米。由于微型无人机不够大，无法携带如此高射频的识别阅读器，麻省理工学院的研究人员将无人机的中继信号从标准阅读器发送到项目，然后返回，这意味着这些小型车队可以与现有的射频识别阅读系统、软件和标签同步工作。

麻省理工学院新闻媒体报道:

索尼公司(Sony Corporation)媒体艺术与科学助理教授法德尔阿迪布(fadel adib)表示:“2003年至2011年期间，美国军方在仓库中损失了58亿美元的物资。”因此，他在麻省理工学院媒体实验室开发了这个新系统。

2016年，美国零售联合会报告称，零售店中的商品丢失，平均每年损失约452亿美元。通过让无人机发现和定位项目和设备，它将为解决这些问题提供根本性的技术进步。"

Rfid不再是用来保存清酒、跟踪水族馆中的野生动物和更新医院中病人跟踪记录的浮华技术。它可以在许多仓库中使用，因此麻省理工学院的研究小组将该论文命名为rfly，这可能是一种自动跟踪库存的新方法，尤其是当亚马逊的无人机直接从仓库中交付时。

根据雷Feng.com(公开号:雷锋网)，这种方法类似于麻省理工学院的研究人员。2016年1月，德国物流研究所的物流专家和项目负责人马可·弗罗因德(marco freund)建立了一个名为英业达里的项目。

与在货物或货盘上安装射频识别标签并在仓库中固定天线的普通跟踪和识别方法相反，英业达里将读取芯片安装在仓库中的固定位置，并在整个飞行过程中将天线集成在飞行机器人上，因此英业达里相当于无人运输系统和库存管理系统的组合。

据雷锋说。通过光学传感器和超声波传感器，inventairy飞行机器人精确地识别周围环境并避开障碍物，智能地规划最合理的飞行路线，定位仓库位置，读取货物信息记录，并通过跟踪和识别条形码或rfid标签来存储物品信息。

如果这些技术能够真正得到应用，未来将会解放大量的人力。

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