Сообщается о предложенном учеными Лаборатории интеллектуальной космической робототехники, Сколтех, методе, который позволяет строить модели, отражающие зависимость спроса от местоположения товаров. Метод позволяет определять области, откуда товары купят с наименьшей веротяностью, находить потерянные и перемещенные предметы.

Разработанный в Лаборатории автономный мобильный робот Michelle следит за поведением покупателей, выявляя наиболее привлекательные для них расположения товаров и прогнозирует спрос. Также робот ведет автономную инвентаризацию товаров, снабженных метками RFID. Эту информацию могут использовать продавцы-мерчандайзеры для оптимального размещения товаров. 

АМР Michelle, Лаборатория интеллектуальной космической робототехники, Сколтех, фото - Сколтех

Робот Michelle оборудован несколькими антеннами RFID, что позволяет ему считывать информацию с RFID-меток, которыми должны быть оснащены товары, определяя их точное местоположение на полках. Результаты инвентаризации передаются в систему управления складом (WMS). Накоплен массив данных за период более 10 месяцев в реальной торговой среде. Результаты исследования опубликованы в материалах робототехнической конференции (ICARCV).

Разработана вероятностная модель оценки местоположения метки с точностью до 0.3 м, построена карта динамики плотности меток, где отмечаются зоны в торговом зале, где покупатели приобретают наибольшее и наименьшее количество товаров. Утверждается, что робот позволяет снизить число ошибок считывания RFID-меток, обусловленных человеческим фактором, ускорить и удешевить процесс инвентаризации. 

Контакты: Александр Петровский. проф. Дмитрий Тетерюков. 

Источники: russianelectronics.ru ; scientificrussia.ru 

Другие разработчики мобильных роботов для проведения автоматической инвентаризации товаров с RFID-метками - RFID и роботы. 

--