麻省理工学院（MIT）的一组研究人员开发了一种系统，该系统使用射频识别（RFID）标签，可以在几毫秒内定位移动的被标记物体。这个名为TurboTrack的系统可以提高制造机器人的效率，以及执行无人机搜索和救援任务，系统能够在平均7.5毫秒内定位物体，定位误差小于1厘米。
麻省理工学院（MIT）的一组研究人员开发了一种系统，该系统使用射频识别（RFID）标签，可以在几毫秒内定位移动的被标记物体。这个名为TurboTrack的系统可以提高制造机器人的效率，以及执行无人机搜索和救援任务，系统能够在平均7.5毫秒内定位物体，定位误差小于1厘米。
TurboTrack使用阅读器将无线信号发送到可以应用于任何物体的RFID标签，然后将信号反射回读卡器。麻省理工学院表示，该系统使用了“时空超分”算法，该算法筛选反射回来的信号以定位RFID标签的响应。
麻省理工学院的研究人员表示：“随着标签移动，其信号角度会出现细微的改变，信号角度的变化对应着相应的位置变化，通过不断地将变化的距离测量值与其他信号的距离测量值进行比较，就可以在一个三维空间中找到标签的位置。这一切都发生在不到一秒钟的时间里。”
麻省理工学院的研究人员表示，RFID系统比计算机视觉技术更适合在杂乱环境中或视觉受限的情况下执行机器人任务，例如执行无人机搜索和救援任务。这是因为射频信号可以在没有视觉的情况下识别目标，也可以通过杂波和墙壁识别目标。
RFID
Nanodrones目前使用计算机视觉的方法将捕获的图像拼接在一起以进行定位。这些无人机经常在混乱的区域迷失，在墙后面就找不到彼此，并且不能保证识别的唯一性。这都限制了它们的能力。
在对系统进行测试期间，研究人员在对接、机动和飞行过程中跟踪了配备RFID的nanodrones。他们还进行了单独的测试，将一个RFID标签贴在一个帽子上，另一个贴在一个瓶子上。然后让机械臂定位出帽子，并将帽子盖在瓶子上，而瓶子由另一个机械臂抓取固定。麻省理工学院的研究人员表示，在这两项测试中，TurboTrack要么与传统的计算机视觉系统同样迅速、甚至比它更快，要么就是在计算机视觉失败的情况下依旧成功达到了目标。
MIT媒体实验室助理教授Fadel Adib表示，RFID标签技术的发展一直吸引着开发人员，因为它价格便宜、无需电池、可以清洗，TurboTrack RFID标签的制造成本只需3美分。
麻省理工学院还探索了RFID标签在其他应用中使用，并在6月开发了一种可以监测和改善人类健康的低成本传感器。该团队表示RFID标签可以成为大型的传感器支持网络的基础，不仅可以检测与健康有关的身体变化，还可以检测一氧化碳或氨等化学物质。
与此同时，卡内基梅隆大学的研究人员已经找到了如何利用RFID标签控制虚拟化身或提醒用户坐直的方法，卡内基梅隆大学人机交互研究所（HCII）的博士生Haojian Jin表示：“通过将这些像纸张一样的RFID标签贴在衣服上，我们能够以毫米级的精度跟踪骨骼的位置。”
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