2005年8月Katrina颶風襲擊新奧爾良后，救援小組人員迅速進入該地區進行援救。在救援過程中他們頻繁地在建筑物上書寫代碼來將重要信息傳達給之后到達的救援小組，或幫助那些在廢墟中分不清方向的人意識到他們已經到達了一個特殊地帶，例如，代碼會反映出建筑物是危險還是安全及建筑中有沒有碎石。 

      德國黑森林地區研究人員已經利用射頻識別技術研發出了這一譯碼系統。他們的由射頻識別技術支持的城市搜索救援理念以機器人和人類在災區合作劃定受災區域及向指揮中心傳送信息為特點。 

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 救援小組利用裝有射頻讀取天線的機器人來勾畫區域圖。天線安裝的方向與地面平行以此來讀取嵌入的標簽。 

      位于Breisgau的 Albert-Ludwigs-Universität Freiburg公司研究員Alexander Kleiner說：“他像螞蟻一樣工作。”Alexander Kleiner曾寫過一篇關于利用射頻識別技術為機器人及人類搜索救援工作繪圖的論文。“螞蟻會留下痕跡，以方便同伴們根據氣味得知它們偵察到了一個特定的區域”。這個項目是由大學及德國研究基金會贊助的，其目標是創造一個利用人力及機器人高效勾畫災區范圍的系統，以加快救援過程從而拯救生命。 

      例如，災后，救援人員和機器人能夠聯合起來在已經接受了檢查的建筑上裝上射頻標簽并將主要信息寫在標簽上。這樣一來，其他救援組能夠僅僅通過用電腦讀取標簽來辨別特殊建筑的情況或得到接下來該如何進行援救的建議。此外，由于多個救援小組和機器人通過不同的道路到達并讀取標簽，他們所得出的數據能夠被聯合起來計算出標簽的位置并為總指揮部勾畫出一個全面的地圖以備使用。這一點是十分重要的，例如如果鄰近的建筑物由加固混凝土蓋成，那么它將阻礙衛星定位系統信號的讀取。 

      去年，Kleiner和他的同事們在大學校園利用無源射頻標簽測試了這一利用機器人和人力的系統。在2008年初，研究人員只用機器人做了一次測試，這次測試應用的是有源標簽。 

無源射頻繪圖試驗 

      第一次試驗應用了Tagsys的Ario13.56兆赫的無源射頻標簽和Medio S002讀取器。這次試驗于2007年4月在Freiburg由六人研究小組進行。每一個成員都裝備了一個電子指南針，一個電子步數計和一副手套。這些裝備由TZI Bremen研發并利用了內置的無線射頻讀取器。 

      裝置全部與每一個救援小組成員攜帶的小型筆記本式電腦相連。在實驗過程中，工作人員負責探索九千米（5.6英里）的城市地區。城區主要由高達六層的居民樓構成。他們利用基本航海技術中的航位推測法，以之前確定的方位為基礎進行現所在位置的推測并根據行進速度、時間及路線來估計即將到達的方位。用此方法推算出的地點與實際地點只有大約70米的誤差。通過讀取他們之前在十字路口處建筑上放置的嵌入在可粘型標簽內的20射頻標簽，并將該信息與通過航位推測法收集的信息相結合，救援小組能夠計算出他們目前的位置，并且誤差只有10米（33英尺）。但是，Kleiner說，由于估計中誤差的存在，繪出高質量的地圖還是很困難的。人們在整個救援過程中要爬梯子，走斜坡或奔跑。  

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在一次測試中，參與者帶著裝有射頻讀取器的手套 

      “如果你使用無源標簽，你就只能在非常接近標簽的情況下才能收集到信息。”Kleiner說“因此，無源標簽只能幫助救援人員得知他們是否到達了一個特定地點。航位推測法能夠給出對于行走軌跡的最初猜測。但是，你行走的路程越長，它產生的誤差就越大。通過利用射頻識別技術來辨別行走者什么時候在走環形，這一系統能夠將整個追蹤過程進行繪圖。從數學上講，實現對于射頻標簽的第二次讀取是很困難的。運算法則則會將軌跡重組以便適用于所有再次被訪問的地點。”他說，這一程序被稱為同步定位繪圖(SLAM)。該程序實現了射頻識別數據與方位估計的結合。 

      除此之外，參與者還持有全球定位設備。通過全球定位系統收集的地點數據來檢測地圖。 

      于2007年八月進行的另一項試驗中，救援人員與機器人利用射頻識別技術聯合繪制了地圖來加強航位推測法的估計結果。機器人上安裝了指南針、軸距里程表及射頻讀取器。射頻讀取器的天線與地面平行，這樣一來讀取器就能在行進過程中讀取地面上的標簽。機器人及工作人員都探索大約900平方米（2953平方英尺）的地區并讀取之前嵌入在地面中的10無源射頻標簽。他們能夠將航位推測法的估計結果從對人150米（492英尺）、對機器人50米（164英尺）的誤差減小到對人對機器均5米（16英尺）的程度。除此之外，研究人員還在地下室中測試了這一設備對無序分布的射頻標簽的讀取情況。 

應用有源射頻傳感器 

      Freiburg大學的微系統工程系按照ZigBee要求的規格研發出了無線傳感器節點，以便其進行對有源射頻識別技術的實驗。這種傳感器測量空氣壓力、溫度及天線方向。“傳感器節點中裝有兩個加速器來測量重力以便測定天線的方向。”Kleiner說。“這樣一來，傳感器能夠探測到天線方向什么時候不準——例如在天線翻倒的時候。” 

      在實驗中，九個帶有傳感器的有源射頻標簽被安裝在室外的交通路標上，標簽的方位被固定。四個駛入該地區的機器人，一個接一個地讀取標簽并為其他機器人留下讀取的信息。所有這些數據都被收集并加工制圖。 

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Kleiner的救援小組利用放置在建筑物上或嵌入在地面中的無源高頻標簽。 

       通過利用從其他機器人處獲得的信息，Kleiner說，機器人個體與其自身單獨進行探索相比，能夠提高繪圖準確度，誤差幅度為2米（6.6英尺）。“你能夠想象一下情況：第一的機器人駛過并通過航位推測法及射頻探測進行電腦繪圖”他解釋道“通過這種方法繪圖要比單純使用航位推測法準確的多。繪制過的地圖會被儲存在附近每一個射頻標簽中。然后，第二個機器人通過這一地區并重復第一個機器人所做的。但是，它也會從之前的機器人處讀取到信息并繪制出更為精確的地圖。” 

      機器人在距標簽30米處（98英尺）探測到有源射頻信號并繪制出誤差為1米(3.3英尺)的地圖。“這樣一來，準確性就主要取決于對機器人與射頻標簽之間距離估計的準確度上，這由信號的強度決定” Kleiner說。 

      “我們從實驗中總結經驗，標簽所處的環境及排列的方式很大程度上影響信號通路的衰退。所以，為了根據信號的強度估計出可靠的距離，這些參數都要被提前預測出來。”Kleiner說“將該技術應用于室內環境中將會更為困難，因為信號會被物體或墻壁反射回來并使信號沿著不同的路徑進行傳播。這種情況被稱為‘多路經傳播’問題”。但是他也指出，如果事先能夠了解室內環境的三維構造，那么射頻識別系統也是可以實現在室內應用的。機器人能夠在預知建筑模型構造的基礎上實現對建筑中人的定位。 

      目前各大公司開始對這一觀念感興趣，Kleiner說，而且他希望得到歐聯盟的贊助支持，因為他的繪圖系統還能夠通過由機器人組檢測核裝置來實現保障安全的作用。 

      “我確定每一個研究同步定位繪圖方法的人都會認識到射頻識別技術，從實用角度來講，是最有前途的解決方案。”他說：“因為大多數對于同步定位繪圖方法的設想目前還沒有在災難中得到應用。照相機并不能幫助救援小組，因為他們不能穿透煙霧。全球定位系統在衛星信號被鋼筋混凝土建筑阻擋后會完全失去作用。而且目前三維激光測量技術價格也過于昂貴。