不过，生物医学工程副教授Charlie Kemp也表示：“RFID并未告知机器人自己身处何方，因此机器人在学会真正找到对象并接近之前，必须变得更加聪明”。

Kemp的团队，拥有一台来自Georgia Tech的PR2机器人。除了关节和定向敏锐的触角，团队还为之制作了搜索算法，以提升机器人对标记物进行定位和导航的技能，并且不会对不同的标签产生混淆。

Finding & Navigating to Household Objects with UHF RFID Tags

机器人采用的是一种名叫“更冷或更热”(hotter or colder)的搜索方式，即当接收到更强的RFID信号时，就会试图靠近。由于不需要考虑三维空间，因此该算法也算是相对比较简单。

在家务机器人能够更快更准地找到物品之后，丢三落四的人们是不是会感动到哭呢？

华盛顿大学的Matt Reynolds教授也对该项目做出了贡献，感兴趣的网友可以去佐治亚理工学院的官网上阅读全文(PDF格式)。

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