장거리 감지를위한 최고의 RFID 기술?


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풋 레이스에서 러너 시간을 모니터링 할 수있는 RFID 리더 시스템을 구축하려고합니다. RFID 시스템에는 세 가지 유형이 있습니다. LF, HF 및 UHF. 이 응용 프로그램에 가장 적합한 것은 무엇입니까? 1 미터 이상의 거리에서 RFID 태그를 읽을 수있는 안테나를 성공적으로 구축 한 사람이 있습니까?

편집 : 활성 또는 수동? 나의 현재 생각은 수동 기술을 사용하는 것입니다. 태그를 가능한 한 저렴하게 구매할 수 있기를 원하며 내부 배터리가 고장날 가능성을 원하지 않습니다.


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패시브가없는 배터리인지 배터리가있는 능동형인지 아는 것도 유용합니다.
Rex Logan

나는 UHF가 최고라고 믿고 수동적이라고 할 수 있습니다.
Kellenjb

@REX : 수동적이라고 생각합니다
PICyourBrain

답변:


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ChampionChip (현재 MyLaps 와 병합)과 호환되도록 할 수 있습니까 ? 많은 러너들은 자신의 칩을 가지고 있으며, 그것은 좋은 표준이 될 것입니다. 당신은 선택할 수 있습니다

이 기술을 레이싱에 적용 할 수 있다는 의견과 답변에 따라 RFID 태그로 24 개 이상의 레이스를 실행했으며 태그 충돌, 누락 또는 정확성 / 종료 순서에 문제가 없었습니다. .

중복성을 위해 두 개의 매트를 사용하고 러너가 교차하는 속도로 프로그램하십시오. 그런 다음 첫 번째 매트에 문제가 있으면 두 번째 매트를 사용하여 시간을 외삽하여 선을 넘을 수 있습니다.

일회용 칩을 사용하는 레이스를 찾거나 다음 레이스에서 페어를 유지하고 얻을 수있는 것을보십시오. 또는 이 사이트 는 개인화 된 태그를 판매합니다.


나는 마지막에 있었던 마라톤에서 4 매트 솔루션이 배포 된 것을 보았습니다.
Kortuk

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나는 당신이 장거리가 필요하다고 생각하지 않습니다 (적어도 고속도로 통행료 센서와 같은 15-30ft와 같은 장거리를 분류하는 방법은 아닙니다).

올해 보스턴 마라톤에서 모든 주자들은 신발 끈에 묶 이도록 설계된 매우 작은 플라스틱 케이스 수동 RFID 태그를 얻었습니다.

11 개의 체크 포인트에는 레이스 트랙 전체에 큰 얇은 매트가 있었으며 태그 위로 올라 갔을 때이를 감지했습니다. 나는 매트의 본질을 모르지만 감지 거리가 1 피트가 될 수 있도록 여러 개의 안테나가 있다고 생각합니다.

나는 또한 RFID 태그가 턱받이에있는 경주를 보았지만 안테나에 여전히 매트를 사용하고 있다고 생각합니다. 범위는 몇 피트 더 길어야합니다.

최종 결과 정확도 측면에서 장거리 경주는 "사진 마무리"상황에서 끝나지 않습니다. 그들이 그런 식으로 끝내야한다면, 심사 위원은 마무리로 사진을 찍을 것입니다.


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주자를위한 RFID? 모든 태그가 태그 리더와 정확히 같은 거리에서 트리거 될 것이라고 생각하십니까? 나는 그렇게 생각하지 않으며, 정확성이 많이 떨어질 것입니다. 간단히하기 위해 결승선에 정확히 하나의 리더기가 있다고 가정하십시오. 러너가 리더 앞 선을 가로 지르거나 2m 결승선을 왼쪽이나 오른쪽으로 건너는 것에서 2m인지 어떻게 알 수 있습니까? 독자를 한 명 이상 보유 할 계획입니까? 이 문제를 해결하기 위해 올바른 기술을 선택했다고 생각하지 않습니다.


이 기술은 실제로 올림픽과 보스턴 마라톤을 포함한 모든 곳의 경주에 사용됩니다. (RFID 레이스 타이밍에 대한 Google 검색을 수행하십시오) 나는 그들이 그것을 어떻게 뽑아 내는지 모른다. 또한 주행 속도에서 2 미터는 약 0.5 초가 걸리므로 최악의 경우 5k 경주에 동의 할 수 있습니다!
PICyourBrain

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RFID는 방수 RFID 태그를 사용하는 트라이 애슬론에도 사용됩니다. 레이스의 각 단계에서 그리고 나가는 시간을 매우 쉽게 추적 할 수 있습니다.
Kellenjb

그런 다음 "RFID 레이스"를 검색 할 때 "미스 레이트"및 "태그 충돌"도 검색합니다. rfidtiming.com/?page=faq 에서 존경받는 회사의 웹 사이트에서 언급 한 초당 20 회 판독 스캔 속도로 웃을 수 있습니다 . 이 기술에는 너무 많은 문제가있어 많은 사람들이 그러한 시스템으로 세계 기록을 인증받지 못할 것이라고 생각합니다.
avra

그것 참 흥미 롭네.
PICyourBrain
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