RFID помогает повысить точность географических данных о местоположении

　　От мобильного маркетинга до отслеживания активов — местоположение стало одним из главных факторов, влияющих на широкое распространение как среди потребителей, так и среди бизнеса. GPS — ранний пример того, как сочетание смартфонов и технологий позиционирования изменит то, как потребители и коммерческие автомобили будут ездить по дорогам. Водители имеют очень низкие ожидания и предполагают, что в любой длительной поездке, даже в бетонных джунглях парковок, когда сигналы с позиционирующих спутников ухудшаются, а смартфоны или другие терминалы теряют орбиту, GPS пересчитывает несколько раз. GPS точен и, в большинстве случаев, «достаточно точен» для гражданского использования.

　　С годами, когда сервисы на основе местоположения, связь между машинами и Интернет вещей начали требовать возможности позиционирования, на рынок появились новые технологии, в основном на открытом воздухе, а затем расширились на трекинг активов в различных отраслях. Беспроводные сети, RFID (RFID), Bluetooth-маяки и другие технологии обладают фундаментальными возможностями для удовлетворения этого спроса, по сути, способностью анализировать силу принятого сигнала (RSSI). Вопрос в том, что эти технологии Sontech не специально созданы для позиционирования, не говоря уже о производительности в реальном времени, необходимой для новых приложений, что ограничивает их эффективность и точность. Однако в большинстве случаев они «достаточно точны» и имеют «приемлемую задержку» для используемых ими приложений.

　　Однако в последние годы развитие Интернета вещей и его появление на непромышленных рынках B2B изменили восприятие требований к точности позиционирования. Благодаря эффективности на уровне всего предприятия организации представляют себе ряд приложений, которые могут использовать IoT, например, отслеживать мелкие предметы или даже людей с помощью встроенных датчиков на идентификационных значках, чтобы взаимодействовать с окружающей средой. На самом деле, для каждого типа среды начинают появляться различные сценарии использования, и даже в одной области существуют разные конкуренты. В то же время значительные технологические достижения приобрели форму систем позиционирования в реальном времени (RTLS), обеспечивающих возможности позиционирования субметров. Даже недавно позиционирование отрасли для новых передовых приложений превысило уровень сантиметров — а в некоторых случаях даже меньше.

　　Но требуют ли IoT и другие приложения позиционирования на уровне сантиметров? Сначала давайте посмотрим, что на самом деле означает точность позиционирования для приложений.

　　Понимайте точность

　　Точность в смысле RTLS можно определить как сочетание точности и задержки. Высокая точность означает, что при отслеживании движущихся целей система RTLS может достигать точности от субметров (менее 1 метра) до уровня сантиметров, при этом выполняя последующие действия в реальном времени с задержкой менее одной секунды. Однако, независимо от используемой технологии, достижение точности с низкой задержкой имеет свою цену. Обычно высокоточное отслеживание в реальном времени достигается за счёт покрытия интересующих областей с помощью устройств и создания избыточности данных, что приводит к росту начальных затрат системы и, в некоторых случаях, общей стоимости владения.

　　Задержка — ещё один фактор, влияющий на точность RTLS. Не каждое приложение требует возможности определения местоположения в реальном времени; например, для медленно движущейся тяжёлой техники может потребоваться данные о положении с интервалом в несколько минут друг от друга — объект массой 10 тонн не сдвинулся бы без крана — а при отслеживании спортсменов задержка более 300 миллисекунд недостаточна для приложений дополненной реальности.

　　В большинстве современных приложений IoT точность на уровне сантиметров и отслеживание в реальном времени не являются критически важными требованиями. Например:

　　▲ Позиционирование погрузчиков на складах: точность в пределах нескольких метров допустима, а позиции в секундах а не в реальном времени.

　　▲ Позиционирование контейнеров на верфях: точность в пределах нескольких метров допустима, а также получение информации о положении в течение одной минуты.

　　▲ Перемещение крупного оборудования по нефтяному месторождению: Это применение может требовать данных о местоположении с интервалом в несколько минут, но информация о местоположении в пределах нескольких метров обычно приемлема.

　　Однако некоторые новые приложения требуют высокоточного отслеживания, которое может включать или не включать требования к возможностям в реальном времени. Примеры применений, требующие высокой точности, включают:

　　▲ Соревновательный спортивный анализ: отслеживайте движение спортсменов или предметов, например, хоккея на коньках на арене. Для этого требуется отслеживание в реальном времени до нескольких сантиметров, потому что спортсмены и оборудование постоянно находятся в движении, а их относительные положения имеют решающее значение для описания динамики игры и конкретных событий.

　　▲ Умные здания: это может быть связано с оптимизацией рабочих процессов больниц при цифровой обработке окружающей среды через движок правил, имитирующий реальную логику; Взаимодействие с системами домашней автоматизации; Или экспортировать метрики, которые рассчитывают контекстную информацию. Например, включение света, когда кто-то входит в переговорную, или анализ дорожек покупателей в супермаркетах для получения метрик времени пребывания и взаимодействия с товарами.

　　▲ Безопасность сотрудников в промышленной среде: В складских условиях рабочие и автоматизированное оборудование быстро перемещаются с одного места в другое, что требует более высокого точного отслеживания в реальном времени для определения позиций, например, чтобы избежать столкновений между погрузчиками и рабочими.

　　▲ Безопасность и мониторинг: применяется к любым критически важным сценариям, требующим высоконадежных данных и согласованности, таких как мониторинг и контроль доступа.

　　Наконец, процентиль стандартного отклонения — также характеризующийся кумулятивной функцией распределения — является ещё одним ключевым фактором точности позиционирования.

　　Если место обладает высокой производительностью в реальном времени, это означает, что оно всегда должно соответствовать стандартам высокой точности позиционирования и низкой задержки — например, в 90% случаев расстояние меньше 1 метра.

　　Краткое содержание

　　Точность, необходимая для поиска людей или предметов, зависит от конкретных требований самого приложения и потребностей бизнеса, которые оно поддерживает. Смотря на приведённый выше пример, становится ясно, что в некоторых случаях определённые приложения требуют более точных и с меньшей задержкой позиционирования, чем другие. Организации будут определять требования к местонахождению в реальном времени исходя из конкретных приложений, которые они разрабатывают, и повышение точности продолжит открывать двери для большого числа новых приложений.

　　Важно отметить, что при определении своих потребностей организациям необходимо учитывать и будущие приложения, точность, необходимую при их появлении и масштабы. Это ключевой фактор для снижения затрат, повышения прибыльности и обеспечения долгосрочных инвестиций. Крайне важно использовать RTLS, который может легко масштабировать и интегрировать эти новые требования в соответствии с потребностями бизнеса. Для этого требуется внедрение высокогибкой технологии RTLS, при которой система может быть настроена для трансграничной работы и обеспечивает точность от низкой до высокой. Это делает его подходящим для широкого спектра приложений, включая безопасное и надёжное управление рабочими процессами, а также для перехода в приложения дополненной или виртуальной реальности по мере появления спроса.

　　Постоянное определение точного положения человека или объекта в реальном времени сложно, а отслеживание статичных объектов часто сложнее, чем отслеживание движущихся. Ни одна «серебряная пуля» не может идеально решить все случаи использования. Организации должны балансировать свои конкретные потребности с затратами системы (учитывая первоначальные инвестиции и общую стоимость владения), чтобы достичь своих возможностей по таргетированию, тем самым достигая ROI, соответствующей их бизнес-целям.