Forschungsbericht_Papierlose Produktion_15666 ... - Die BVL

2 Grundlagen
che den Arbeitsplatz räumlich stark einschränkt, sowie die fehlende Rückmeldung
(akustisch, visuell etc.) bei einem erfolgreichen Lesevorgang. Aufbauend auf dieser
Arbeit entwickelte die „University of Washington“ in Kooperation mit Intel Research
Seattle einen RFID-Handschuh im Frequenzbereich von 13,56 MHz zur Untersu-
chung von Aktivitäten des täglichen Lebens durch die Identifikation von RFID-
Transpondern bei der Berührung gekennzeichneter Objekte ([Phi-04], [Fis-05]). Im
Vergleich zu den Ausführungen in [ScA-00] übermittelt das RFID-Lesegerät in [Fis-
05] die Lesevorgänge kabellos an einen stationären Rechner. Sämtliche Komponen-
ten des Systems mit Ausnahme der Antenne (Batterie, RF-Modul etc.) wurden in ein
Gehäuse auf dem Handschuh integriert (vgl. Abbildung 23, links).
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Abbildung 23: Gestaltung eines tragbaren RFID-Lesegerätes ([Phi-04], [Lus-07], [IFF-10])
Einen weiteren Anwendungsfall eines derartigen RFID-Lesegeräts beschreibt [Bab-
05] bei der Untersuchung eines Tatortes infolge eines Verbrechens. Dabei werden
die Tüten zur Aufbewahrung von Beweisstücken mit RFID-Transpondern gekenn-
zeichnet und mit dem jeweiligen Inhalt verknüpft. Über die Integration zusätzlicher
Technik wie GPS, einem Mikrophon und einer Kamera können weitere Informationen
zum Beweisstück (Koordinaten des Fundortes, Erklärung durch die Eingabe über
Sprache oder Bilder) mit dem Transponder verknüpft werden. Wenn die jeweiligen
Transponder dann ausgelesen werden, kann direkt auf detaillierte Informationen
zum Beweisstück zurückgegriffen werden. In der Anwendung besteht jedoch eine
wie in [ScA-00] eine (serielle) Kabelverbindung zu einem Rechner. [Bab-05]
Am MIT Media Lab, Cambridge wurde im Jahr 2005 ein weiteres mobiles RFID-
Lesegerät entwickelt, welches in Form eines Armbandes am Handgelenk getragen
wird und über eine kabellose Schnittstelle im 2,4 GHz ISM Band mit einer Rechen-
einheit kommuniziert [Fel-05]. Dabei wurde das RFID-Lesegerät mit Sensorik zur
Erkennung bestimmter Bewegungsabläufe des Nutzers kombiniert und eine maxi-