解决干扰器系统受障碍物的影响

    虽然实现这样一个ToF测量（根据从发射器到接收器的信号传输时间计算物体位置的乘积）可以确保摄像头干扰器系统对目标的位置有一个大致的了解，但MIT仍然需要更高的精度。因此，他们引入了一种“时空超分辨率算法”来考虑所有接收到的数据。结果是监控屏蔽器精确到亚厘米级，使用该系统的机器可以在7.5毫秒内跟踪目标。从根本上说，引用德克萨斯大学计算机科学教授邱丽丽的话，研究人员介绍了“一个射频本地化的框架，它有潜力支持麻省理工学院的目标应用，如机器人组装和纳米无人机”。

 

    麻省理工学院的纸状RFID标签（注）贴在纳米无人机上。摄像头屏蔽器技术数据由麻省理工学院媒体实验室提供。事实上，鉴于TurboTrack的精确度，当然也没有延迟，TurboTrack也非常适用于移动目标。因此，这项技术不仅将彻底改变制造业，正如前面讨论的机器人手臂那样：RFID解决方案甚至具有基于无人机的搜索和救援潜力，因为这项技术既精确，又能对四架直升机不仅能探测到被阻挡的物体或人，监控干扰器还能探测到彼此的飞行作出反应路径也是。

 

    考虑到这一点，麻省理工学院的TurboTrack是一个非常精确的跟踪系统，因此基于机器人导航的制造和无人机定位可能不再受到长期困扰机器视觉摄像头干扰器系统的障碍物的影响。