问题2： 能否基于RFID的可标记感知能力 实现多目标物体的3D重建？ 17
17 ~2:RFIDj.[ On~% Cf=k[ej3DH IL2
代表性成果2-基于RFD的物品堆放重建技术 Package right Tag 难点：如何从包含丰富噪声 Stacking left Tagged Package above 的移动扫描信号中还原贴有 below 标签阵列的物体堆放情况？ Package unaligned Antenna Orientation rollover Linear Mobile Scanning Linear Track 创新思想：提出基于二维扫 st scanning 2nd scanning 描的空间分割方案和基于一 次线性扫描的阵列定位方案。 成果：SECON,IEEE Transactions on Mobile Computing (a)Result with 1st scanning (b)Result with 2nd scanning
¡X[r2-ARFID ~=Bd´R_n 18 ą³ c( @R3kX_ ÁË?+N2ûIõ ¦ÒĂ8Á¶D]}R 9{~ 6\ Ü ÁÎā7>¨U\ «Ú|ÁĂ8f&¨ ¥ SECON IEEE Transactions on Mobile Computing
研究动机和问题 在传统物流行业中，为保障仓储安全和空间的有效利用， 需要对货物的堆放进行重建以实时监控。 单物品：物品方向 山回田 可R▣ ▣四 多物品：相对堆叠 堆放重建 5旋转角 下 左/右 如何基于RFID标签阵列，还原物品的堆放状态？ 19
19 .o<µ¾ Z%Û¶®è12 *Ą Ie/UÎāÁ;½ Ćêló¶Á]üèĀv!g ;TH c(\ ¦ÒĂ8 ûI¶VÁ]¸z *e5e5V1 =e5lD;- /
研究挑战和方法 桃战1：如何判断标签在三维空间中的相对位置关系？ 方法1：沿着二维扫描方向分割空间 子空间内目标线性堆叠 P6 P Ps Pe 二维扫描 X2 方法2：基于标签阵列， 仅利用一维 扫描，定位物品空间坐标 arg min∑-f子→ 三维坐标 dx.dz (dx,y,dz) 维扫描 补偿性方案：更易部署、开销更少 20
20 a\<fw Y X Z ,- ,. ,0 ,/ ,1 ,2 ,3 ,4 c(:¦ÒZÜÎā2ÁÅl&Þ0Ö Y X Z X Y ,/ ,4 5. 52 ,2 ,3 ,. ,1 ,0 ,- 6. 62 V`_m{QSV1 $r Ar k[xN;- V`:[t!"h { QSB2e5r8[ arg min =>,=@ A BC. D ℎB − ℎG B 2 Ä'i}2ؽdÚ[ {>c (IJ, 5, IK) Y X Z ,- ,. ,0 ,/ ,1 ,2 ,3 ,4 ℎB IK 5 IJ »ov »ov
研究挑战和方法 挑战2：如何从包含丰富噪声的数据中筛选有效数据？ Algorithm 1 Linear Fitting to Extract Position Indicators. 解决方法：自适应异常点过滤， Input: The angle profile of a certain tag,{(cot,ti) 每轮迭代自动设置异常点阈值， The threshold of angle difference,om: The threshold of time interval,tm; The threshold of sample length,Lmi 仅保留主要连续数据 Output: Position indicators,h and lo; 1:Do the linear fitting with the angle profile {(cot ati) based on Eg.(3),and get the fitted angle profile {(cot,ti)).For each sample i,compute the absolute angle differences cot a;-cot oill; while the maximum value of (>6.do Calculate the 6t =mar(6m. 自动设置异常点阈值 Kemove a oumers wio 原始数据 Check the conti 原始数据拟合 interval between tw 过滤后数据 消除数据不连续性 过滤后数据拟合 tm,split samples an 6: Redo the linear fitting with the remaining samples, 0.5 1.5 2.5 and compute the new angle differences ) 7:end while 扫描距离（米） 8:if the length of remaining samples >Lm then 9:Calculate position indicators h and lo according to 真实值：(1.3m,1.46m) the final linear fitting result based on Eg.(3); 10:return h and lo; 原始数据拟合：(1.4m,1.42m) 11:else 12 Abandon this angle profile; 过滤后数据拟合：(1.23m,1.47m) 13 return; 14:end if 21
21 a\<fw c( @R3kX_Á2Ñý V`GIFdc ]'|IFd i zUR () 1.3m, 1.46m 1.4m, 1.42m 1.23m, 1.47m ~0|iKi) g^s4zS