清华教授刘云浩团队RFID技术获ACM MobiCom 2014最佳论文奖
“你在哪里?”这大概是我们日常生活中接打电话的时候,最常问出的第一个问题。在清华大学软件学院教授刘云浩看来,这个小细节从一个侧面反映了位置信息的重要性。“在未来物联网的发展和大数据的应用中,位置信息将是核心。获得了位置信息,就可以做很多事情;相反,没有位置信息,很多事情也就无法进行。因此,追踪定位是一项基础的核心技术。”刘云浩说。
图为刘云浩(左)、杨磊(右)与奖牌合影
半个月前,刘云浩的团队凭借一篇关于室内定位技术的论文,一举夺得了第20届ACM移动与无线通信年会(ACM MobiCom 2014)的最佳论文奖,这是大会首次将其最高奖项颁发给亚洲的科研院校。
15年积累,40倍跨越
在第20届ACM移动与无线通信年会上,清华大学软件学院三年级硕士生、获奖论文的第二作者陈烨魁对整个方法做了现场演示,其演示效果甚至超过了论文中的论述,得到了与会专家的热烈好评。
在这篇论文中,第一作者、软件学院博士后杨磊首次提出了基于“差分增强全息图”的方法,一下子将室内追踪定位的精度从厘米级提高到毫米级,更是比已有的利用商业化设备进行追踪定位的最好结果提高了近40倍。
定位技术分为室外和室内,室外的卫星定位技术已经较为成熟,例如GPS、北斗等系统都可以实现非。常准确的追踪定位。而室内定位技术则一直是无线和移动研究领域的热门课题,是学术界和工业界共同关注的焦点,世界上很多科学家都在从事相关的研究。
现有的室内定位技术大多需要使用专用的定位设备,不仅成本昂贵,便利性也受到很大影响,难以推广和应用。因此,刘云浩的团队一直致力于利用现有的可以直接购买到的商业化设备进行室内定位,以降低其成本,提高其广泛应用的便捷性。
大约15年前,刘云浩就开始了在室内定位领域的研究。2003年,他提出了利用无线射频识别(RFID)技术进行室内定位的思路,并在国际上最早设计和实现了基于无线射频识别的非测距室内定位系统LANDMARC,其定位精度达到米级,相关的论文于2004年发表,迄今已超过1500次他引。2012年,刘云浩的团队还因此获得了国家自然科学二等奖。
无线射频识别技术是利用射频标签来识别和定位物体。射频标签通常只有几厘米大小,可以附着在很多物体上,其内部有一个芯片,通过电磁波传输数据信号,以识别和定位物体。同时,射频标签本身的成本很低,只有大约1美分,具有实际的推广应用价值。射频标签技术已经被广泛使用于我们的日常生活,二代身份证、公交卡、ETC等都是其实际应用。
射频标签通常被用来取代条形码,现有的条形码技术利用光传输信号,一旦条形码被污渍污染或者被遮挡,就无法被阅读器识别,同时,每个阅读器一次只能识别一个条形码,效率相对较低。相比之下,射频标签属于无线识别,不怕污染和阻挡,同时可以实现多个标签的识别。以超市购物为例,我们在超市结账的时候,收银员需要用红外线阅读器依次扫描每一件商品的条形码,才能完成识别,进行结账。如果使用射频标签替代条形码,则可以一次性识别所有我们购买的商品,当我们推着购物车通过阅读器的时候,账单也就可以生成了。但实际应用中,问题依然存在。由于缺少精准的定位,阅读器无法准确的分辨每件商品都在哪位顾客的购物车中,这就导致当几位顾客同时或者接连通过阅读器时,账单会出现错误。
随着类似问题的出现,人们逐渐意识到,仅仅利用射频标签识别物体还不够,还需要知道物体的位置,乃至物体的运动轨迹,这就需要精准的定位技术。15年间,刘云浩的团队都在这一领域里不断探索。随着各类研究的不断深入,利用射频标签进行室内定位的精度逐渐从米级提高到了厘米级,但国际上学术界、工业界众多从事室内定位研究的团队,无论使用专业化设备,还是使用商业化设备,此前的精度都没能突破毫米级,其中,使用商业化设备达到的最好的定位精度是30多厘米。而在刘云浩团队此次获奖的论文中,他们的定位精度已经可以达到8毫米,这样的突破让ACM移动与无线通信年会的专家们感到无比吃惊,也促使他们第一次把最佳论文奖颁发给了一个来自亚洲的科研院校。
11万枚标签背后的发现
之所以能够大幅度提高利用射频标签定位的精度,关键在于刘云浩的团队发现并解决了射频标签的多样性问题。
所谓射频标签的多样性,是指射频标签所发射的电磁波信号会受到其自身特性的影响。即便是同一条流水线上生产出来的射频标签,其个异性也仍然存在。“这大概是自然界普遍存在的物理特性,就像世界上没有两片相同的树叶。”获奖论文的第一作者杨磊说。射频标签的这些特性会影响它所发射出的电磁波信号的特征,而电磁波信号的特征恰恰是对标签进行定位的依据。如果忽视了射频标签的多样性,即使在同一位置,利用同一套设备对不同的标签进行定位,也会出现有时测得准,有时测不准的情况。
一直以来,这一问题都未得到该领域的研究者们的重视。“这大概是因为以前的研究者们都很少处理过成千上万的标签吧。”杨磊笑着说,“如果没有利用大量的标签进行实验,就不太容易发现和总结出这一问题。此前学术界最大规模的射频标签实验,可能也就处理了几百个标签。而我们在此次实验的过程中,总共处理了大约11万个标签,大量的实验数据促使我们意识到射频标签的多样性问题是核心关键。”
杨磊所说的处理了11万枚射频标签的实验,就是刘云浩的团队与海航集团合作开展的机场“人工行李分拣辅助系统”的开发。当前,国内的机场主要依靠人工分拣行李,所有航班的行李共享一套机械传送系统,被汇聚在一个分拣池里,再由分拣工人根据行李上粘贴的条形码,把不同航班的行李搬送到不同的行李车上。这种分拣方式不仅容易出错,效率也比较低。
2011年起,刘云浩的团队与海航集团合作,在首都国际机场T1航站楼和三亚凤凰机场进行“人工行李分拣辅助系统”的开发和试运行,这套系统的核心技术之一就是利用射频标签进行高精度实时追踪定位。
经过改造,机场的行李上粘贴的条形码换成了射频标签,可以被设置在分拣大厅里的阅读器识别和定位,不同航班的行李以不同颜色的色块显示在分拣大厅的大屏幕上。随着行李在分拣池的传送带上移动,大屏幕上各种颜色的方块也在实时移动,分拣工人能够一目了然地看到分拣池中还有多少自己需要分拣的行李,它们分别移动到了传送带的哪个位置。工人们也不用时刻盯在传送带旁,当大屏幕显示传送带上没有自己需要分拣的行李时,可以稍事休息,当发现需要分拣的行李时,也能够根据大屏幕的显示,在行李到达自己身边时,准确地找到它。这样不仅降低了工人的劳动量,提高了工作效率,更有效地提升了行李分拣的准确性。
不仅如此,团队成员们还设计了两套复核设备。复核设备可以绑定某一航班的行李,当工人把行李从分拣池搬运到行李车上时,需要通过复核设备,该设备能够一次性识别出不属于这个航班的行李,并以红色信号提示分拣工人。而在行李被搬运上飞机的过程中,工人们还会利用移动手持的复核设备进行二次复核,确保无误。
对于刘云浩团队的同学们来说,在机场做实验要比在实验室里艰难很多。由于机场严格的安保要求,同学们每天进入机场都要先办理一系列手续。没有人帮忙,同学们只能自己一点一点地把近1吨重的设备逐个搭建好。为了不影响机场的正常运行,他们通常在凌晨3、4点开始工作。机场噪音很大,工人们都是“三班倒”的工作制,而同学们为了做实验,常常一呆就是一天。
然而,最让他们苦闷的还是实验结果的不稳定。不同于实验室里使用的几十上百枚标签,他们在机场面对的是成千上万的标签。这时候,标签的多样性带来的差异也被放大,导致实验结果时而准确、时而偏离。为了找出问题所在,他们只能通过不断地做实验来进行推测和验证。
功夫不负有心人。经过涉及了53个目的地机场、93条航线、1094次航班的约11万枚射频标签实验,杨磊和同学们终于发现了“罪魁祸首”——标签的多样性。发现了问题所在,就能够去寻找解决问题的方法。于是,杨磊首次提出了基于“差分增强全息图”的方法,不仅成功地克服了标签的多样性问题,还进一步降低了噪音的问题,极大地提高了追踪定位的精度。2013年,这套系统获得了“第十七届中国国际软件博览会”金奖。海航集团也表示,希望未来在机场建设的时候就能够把这套系统规划进去。
“创新为体、创业为用”做科研
对待科研,刘云浩团队一直秉持“创新为体、创业为用”的理念,认同科研不等同于创新的观点:科研是创造新的知识和技术,这些知识和技术有些能够被应用,有些可能并没有应用意义;而创新则是将知识与技术形成以前没有的产品或者应用,这些知识和技术可能是原创的,也可能不是。
在选择科研课题的时候,刘云浩坚持选择那些能够为产生创新产品和创业发挥支撑作用的方向。“我们的科研要能够支撑创新和创业,要做既能够创造新的知识,又能够产生实际应用的科研项目。”这是刘云浩团队的成员经常放在嘴边的话。
正是在这样的理念引导下,刘云浩带领团队开展了与海航集团的合作,合作的成果不仅在机场得到了实际应用,还产生了好几篇非常有影响力的科研论文,其中就包括获得ACM移动与无线通信年会最佳论文奖的这篇题为Tagoram: Real-time Tracking of Mobile RFID Tags to High Precision Using COTS Devicesh(《射频全息图:利用商业化产品对移动射频标签进行实时高精度追踪》)的论文。
面对学生,刘云浩团队的理念是让每个人感受自由、快乐的科研氛围。“希望学生们在科研中获得来自于内心的快乐,也许谁也不能完全做到想做什么研究就做什么研究,但是在我们这个团队里,至少每个人都可以对自己非常不喜欢的那个题目说‘NO’。”刘云浩说,“我们从来不记考勤,但事实上我们团队没有哪个成员的科研工作量没有达到应有的标准,因为这是他们自己选择的研究方向,是他们自己想做的事情。”
已经这个团队里学习、工作了多年的杨磊非常喜欢这种科研的氛围,从最初的学生成长为能够独当一面的科研工作者,他感慨说:“在这个团队里,我能够心无旁骛,很专注的去做科研,这是团队所给我们最大的支持。”