A RFID ajuda a melhorar a precisão dos dados de localização geográfica

　　Do marketing móvel ao rastreamento de ativos, a localização tem sido um dos principais fatores que influenciaram a adoção generalizada tanto de consumidores quanto de empresas. O GPS é um exemplo inicial de como a combinação de smartphones e tecnologia de posicionamento mudará a forma como consumidores e veículos comerciais dirigem nas estradas. Os motoristas têm expectativas muito baixas e assumem que, em qualquer viagem longa, mesmo na selva de concreto dos estacionamentos, quando os sinais dos satélites de posicionamento se deterioram e smartphones ou outros terminais perdem a órbita, o GPS recalculará várias vezes. O GPS é preciso e, na maioria dos casos, "preciso o suficiente" para uso civil geral.

　　Ao longo dos anos, à medida que os serviços baseados em localização, a comunicação máquina a máquina e a Internet das Coisas começaram a exigir capacidades de posicionamento, novas tecnologias começaram a entrar no mercado, começando principalmente ao ar livre e depois expandindo para casos de uso de rastreamento de ativos internos em diversos setores. Redes sem fio, RFID (RFID), beacons Bluetooth e outras tecnologias surgiram com capacidades fundamentais para atender a essa demanda, essencialmente a capacidade de analisar a intensidade do sinal recebido (RSSI). A questão é: essas tecnologias Sontech não foram especificamente projetadas para posicionamento, muito menos para o desempenho em tempo real exigido por aplicações emergentes, o que limita sua eficácia e precisão. No entanto, na maioria dos casos, eles são "precisos o suficiente" e possuem "latência tolerável" para as aplicações que utilizam.

　　No entanto, nos últimos anos, o desenvolvimento da Internet das Coisas e seu surgimento em mercados B2B não industriais mudaram a percepção sobre os requisitos de precisão do posicionamento. Impulsionadas pela eficiência em toda a empresa, as organizações estão imaginando uma variedade de aplicações que podem usar IoT, como rastrear itens menores ou até pessoas por meio de sensores embutidos em crachás de identificação, visando interagir com o ambiente. Na verdade, para todo tipo de ambiente, vários casos de uso estão começando a surgir, e mesmo dentro do mesmo campo, existem concorrentes diferentes. Enquanto isso, avanços tecnológicos significativos assumiram a forma de sistemas de posicionamento em tempo real (RTLS), oferecendo capacidades de posicionamento sub-medidor. Mesmo recentemente, o posicionamento da indústria para aplicações emergentes de ponta ultrapassou o nível centímetro — e, em alguns casos, até menor.

　　Mas será que IoT e outras aplicações exigem posicionamento em nível de centímetro? Primeiro, vamos analisar o que a precisão do posicionamento realmente significa para as aplicações.

　　Entenda a precisão

　　Precisão no sentido de RTLS pode ser definida como uma combinação de precisão e latência. Alta precisão significa que, ao rastrear alvos em movimento, o sistema RTLS pode alcançar precisão de sub-metros (menos de 1 metro) até nível de centímetro, enquanto ainda executa o acompanhamento em tempo real com um tempo de atraso inferior a um segundo. No entanto, independentemente da tecnologia utilizada, alcançar precisão com baixa latência tem um custo. Normalmente, o rastreamento em tempo real de alta precisão é alcançado cobrindo áreas de interesse com dispositivos e criando redundância de dados, o que leva ao aumento dos custos iniciais do sistema e, em alguns casos, ao custo total de propriedade.

　　A latência é outro fator que afeta a precisão do RTLS. Nem toda aplicação exige capacidades de localização em tempo real; por exemplo, equipamentos pesados lentos podem exigir dados de posição espaçados por vários minutos — um objeto de 10 toneladas não se moveria sem um guindaste — e, ao monitorar atletas, um atraso superior a 300 milissegundos é insuficiente para aplicações de realidade aumentada.

　　Na maioria das aplicações de IoT hoje, precisão em nível de centímetro e rastreamento em tempo real não são requisitos críticos. Por exemplo:

　　▲ Posicionamento de empilhadeiras em armazéns: precisão a poucos metros é aceitável, e posições em segundos em vez de tempo real também são aceitas.

　　▲ Posicionamento de contêineres em estaleiros: precisão em poucos metros é aceitável, e receber informações de posição em até um minuto também é aceitável.

　　▲ Movimentação de grandes equipamentos pelo campo de petróleo: Esta aplicação pode exigir dados de localização em intervalos de vários minutos, mas informações de localização em poucos metros geralmente são aceitáveis.

　　No entanto, algumas aplicações emergentes exigem rastreamento de alta precisão, que pode ou não incluir requisitos de capacidade em tempo real. Exemplos de aplicação que exigem alta precisão incluem:

　　▲ Análise de Esportes Competitivos: Acompanhe o movimento de atletas ou objetos, como hóquei no gelo patinando na arena. Isso exige rastreamento em tempo real até alguns centímetros, porque atletas e equipamentos estão sempre em movimento, e suas posições relativas são cruciais para descrever a dinâmica do jogo e eventos específicos.

　　▲ Edifícios inteligentes: Isso pode estar relacionado à otimização dos fluxos de trabalho hospitalares enquanto processam digitalmente o ambiente ao redor por meio de um motor de regras que simula lógica do mundo real; Interação com sistemas de automação residencial; Ou exportar métricas que calculam informações contextuais. Por exemplo, acender as luzes quando alguém entra em uma sala de reuniões ou analisar os caminhos dos clientes em supermercados para obter métricas de tempo de permanência e interações com produtos.

　　▲ Segurança dos empregados em ambientes industriais: Em aplicações em armazéns, trabalhadores e equipamentos automatizados se deslocam rapidamente de um lugar para outro, exigindo rastreamento em tempo real de maior precisão para determinar posições, como evitar colisões entre empilhadeiras e trabalhadores.

　　▲ Segurança e monitoramento: Isso se aplica a qualquer cenário crítico para a missão que exija dados altamente confiáveis e consistência, como monitoramento e controle de acesso.

　　Por fim, o percentil do desvio padrão — também caracterizado pela função de distribuição cumulativa — é outro fator chave para a precisão do posicionamento.

　　Se um local tem alto desempenho em tempo real, isso significa que ele deve sempre atender aos padrões de posicionamento de alta precisão e baixa latência — por exemplo, 90% das vezes, ele é inferior a 1 metro.

　　Resumo

　　A precisão necessária para localizar pessoas ou itens depende dos requisitos específicos do próprio aplicativo e das necessidades do negócio que ele suporta. Olhando para o exemplo acima, fica claro que, em alguns casos, certas aplicações exigem capacidades de posicionamento mais precisas e de menor latência do que outras. As organizações determinarão seus requisitos de localização em tempo real com base nas aplicações específicas que estão desenvolvendo, e a maior precisão continuará abrindo portas para um grande número de novas aplicações.

　　É importante notar que, quando as organizações determinam suas necessidades hoje, também precisam considerar aplicações futuras, a precisão necessária quando surgem e em que escala. Esse é um fator chave para reduzir custos, melhorar a lucratividade e garantir investimentos de longo prazo. É fundamental aproveitar um RTLS que possa escalar e integrar facilmente esses novos requisitos conforme as necessidades do negócio. Isso requer a implementação de tecnologia RTLS altamente flexível, na qual o sistema pode ser configurado para operação transfronteiriça e oferece precisão de baixa a alta. Isso o torna adequado para uma ampla gama de aplicações, incluindo gerenciamento de fluxos de trabalho seguro e confiável, além de avançar para aplicações de realidade aumentada ou realidade virtual conforme surge a demanda.

　　Determinar consistentemente a posição exata de uma pessoa ou objeto em tempo real é complexo, e rastrear objetos estáticos costuma ser mais difícil do que rastrear objetos em movimento. Nenhuma "bala de prata" resolve perfeitamente todos os casos de uso. As organizações devem equilibrar suas necessidades específicas com os custos do sistema (considerando o investimento inicial e o custo total de propriedade) para alcançar suas capacidades de alvo, alcançando assim o retorno sobre investimento que atenda aos seus objetivos de negócio.