MIT（美国麻省理工学院）研究人员已经开发出一种机器人，它使用可以穿墙的无线电波来感知被遮挡的物体。这种机器人被称为RF-Grasp，它将这种强大的感应与更传统的计算机视觉相结合，以定位和抓取可能被挡住视线的物品。这一进步有朝一日可以简化仓库操作，或帮助机器从杂乱无章的工具箱中取出一把螺丝刀。

仓库工作通常仍然是人类的领域，而不是机器人，尽管有时工作条件很危险。这部分是因为机器人在如此拥挤的环境中难以定位和抓取物体。仅仅使用光学视觉，机器人无法感知包装在箱子里或隐藏在货架上另一个物体后面的物品的存在，因为可见光波不能穿过墙壁--但无线电波可以。

无线电频率（RF）识别系统有两个主要组成部分：一个阅读器和一个标签。标签是一个微小的计算机芯片，附着在要追踪的物品上，或者在宠物的情况下，植入物品中。然后，阅读器发出一个射频信号，该信号被标签调制并反射到阅读器上。反射的信号提供了关于标签物品的位置和身份的信息。

RF-Grasp同时使用一个摄像头和一个射频阅读器来寻找和抓取被标记的物体，即使它们被完全挡住了摄像头的视野。它由一个连接到抓取手的机械臂组成。摄像头位于机器人的手腕上。

射频阅读器独立于机器人，并将跟踪信息传递给机器人的控制算法。因此，机器人不断地收集射频跟踪数据和其周围环境的视觉图片。

将这两个数据流整合到机器人的决策中是研究人员面临的最大挑战之一。机器人必须在每个时间点上决定哪一个数据流更重要，以进行思考。机器人通过ping目标物体的射频标签以了解其位置，从而启动寻找和搜索的过程。这个过程就像听到从后面传来的警报声，然后转身去看，以更清楚地了解警报声的来源。

凭借其两种互补的感官，RF-Grasp将目标对象锁定。当它越来越近，甚至开始操纵该物品时，提供比射频更精细的细节的视觉，主导了机器人的决策。

与一个只配备了摄像头的类似机器人相比，RF-Grasp能够以大约一半的总运动量准确定位并抓住其目标物体。此外，RF-Grasp显示了其独特的 "清理 "环境的能力--清除包装材料和其他挡路的障碍物，以便接近目标。

RF-Grasp的射频传感可以立即验证仓库中物品的身份，而不需要操作物品，暴露其条形码，然后扫描它。潜在的家庭应用包括从工具箱中找到正确的扳手或找到丢失的物品。