來自俄羅斯Skoltech智能空間機器人實驗室的研究人員提出了一種基于射頻識別(RFID)盤點的客戶行為分析和需求分配的新方法。他們的研究成果發表在控制、自動化、機器人和視覺國際會議（ICARCV）的論文集上。

已經滲透到我們日常生活中的自主機器人系統面臨著一系列具有挑戰性的任務，例如在快速變化的環境中進行盤點。

Skoltech空間中心（智能空間機器人實驗室）的Dzmitry Tsetserukou教授領導的Skoltech團隊提出了一種新的方法，幫助建立模型，描繪與位置相關的需求依賴性以及丟失和移動物品的精確位置。能夠以0.3米的精度讀取RFID標簽的機器人會一直關注購物者，記錄他們認為最吸引人的位置，并預測需求，從而為零售商提供有用的提示，告訴他們在哪里擺放物品最合適，以提高銷售額和利潤。

來自Skoltech空間中心的開發人員之一Alexander Petrovsky說：

"現有的解決方案缺乏對零售業實際情況的適用性，這可能會導致不可預見的銷售損失。我們的解決方案通過使用移動機器人在配備RFID的商店自主盤點，為零售商提供詳盡的需求分布信息。我們的研究區別于其他相關工作，這是因為我們在10個多月的時間里收集到的一組真實世界數據的基礎規模。"

Skoltech教授Dzmitry Tsetserukou評論道：

"在Skoltech，我們為Decathlon商店開發了一款具有RFID功能的自主機器人Michelle，它有助于大大減少人為因素造成的RFID讀取錯誤，使盤點速度更快、成本更低。我們想出了一個主意，從機器人在門店運行10個月以來收集的大數據中獲益。具體來說，我們想估計整個采購區域的標簽密度變化。首先，我們提出了一個估計標簽位置的概率模型，精度為0.3米，然后構建了標簽密度動態的命中圖，該圖清晰地顯示了最大和最小購買量區域。這些發現對于零售商重新定位商品以實現銷售利潤最大化和預測季節性需求曲線非常重要。"

新方法可用于任何配備RFID技術的零售空間。

Skoltech是一所位于俄羅斯的私立國際大學。2011年與美國麻省理工學院（MIT）合作成立，Skoltech正在培養科學、技術和商業領域的新一代領導者，正在進行突破性領域的研究，并以解決俄羅斯和世界面臨的關鍵問題為目標促進技術創新。Skoltech專注于六個優先領域：數據科學和人工智能、生命科學、先進材料和現代設計方法、能源效率、光子學和量子技術以及高級研究。