现在，德国研究人员已研制出一种RFID编码系统，由机器人和人类一起参与灾害区的搜救工作。此系统会将受灾害影响的地区以地图的形式呈现出来并将灾害信息发送到指挥中心。
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为绘制地图，该研究小组使用装有RFID读写器天线（与地面平行）的机器人，读取标签数据。
一研究人员亚历山大将此项系统形象化地比喻成蚂蚁，“蚂蚁在侦查某一地区时，会给同伴留下气味踪迹。”
此系统的工作原理如下：救援人员和机器人一起把RFID标签贴在受灾难袭击的建筑物上，然后记录关键信息，其他人员只需使用PDA读取信息，然后采取行动。另外，所有的数据集合起来就会确定标签的具体位置，并为指挥中心提供一致的地图。
去年，在大学校园里研究人员使用无源RFID标签，对此项系统进行了测试。2008年初，研究人员使用有源标签测试了只有机器人参与的系统。下面详细介绍这两次测验。
无源RFID测绘实验
第一个实验，于2007年4月由在弗赖堡的六人组进行，采用了Tagsys提供的无源13.56 MHz RFID标签和Medio S002读写器。每个组员配备了一个电子罗盘，一个电子计步器和一副手套，内置无线RFID读写器。
这些器件都同组员手持的小型笔记本式PDA连接。在此实验中，人可以探测9公里的市区住宅面积。他们利用基本的航海技术和位置坐标推算法，估算建筑物现在的位置，然后根据速度、时间估算变化后的位置。通过读取自粘在建筑物上的20个RFID标签，并将这一信息同位置坐标推算的信息加以综合，该小组能够计算出误差小于10米的建筑位置。不过，工作人员介绍，由于估算中存在的较大误差，很难提供高精确度的测绘图。
工作人员介绍，“如果使用无源RFID标签，只能在非常接近标签时才能收集到信息。因此，无源标签只能用来告知营救人员到达了某一特定地区。坐标推算也只是给出了初步估计，存在的误差非常多。从数学上说，标签上的次级读取是‘硬约束’。”这一系统，被称为同步定位和绘图（SLAM），将FID数据与位置估算融合在一起。
此外，营救人员还配备了全球定位系统装置，将收集到的数据验证绘图。
在另一项实验中，人和机器人合力绘图。机器人装有一个罗盘，一个车轮测距仪和一台RFID读写器，可读取地面标签。其探测面积约900平方米，将估计误差从50米降到了5米。另外，研究人员还测试了一个安装在地下室能自动分发RFID标签的装置。
使用有源RFID传感器
弗赖堡大学微工程系研发了无线传感器，满足使用有源RFID设备的ZigBee规格。该传感器可测量空气压力，温度和天线方向。
此次实验过程中，9个带传感器的有源RFID标签被安装在室外交通桥塔上，标签方向固定。配有四个机器人导航，一个接一个地读取标签，并将信息传给其他机器人。所有这些数据加以收集和处理，就会绘制出地图。
利用彼此获得的信息，单个机器人不断改善自己的绘图，并将误差控制在2米之内。机器人能检测距标签30米的有源RFID信号，并在小于1米的误差之内绘图。工作人员说，“绘图的准确性，主要取决于是否准确地估算了RFID标签的距离。”
工作人员介绍说，“从实验中我们看到，标签的环境和位置都会影响信号路径。所有这些变量，通过信号强度就能测算出来。如果在室内环境下应用此系统将更加困难，因为信号可能会受物体和墙壁反射，从而导致信号繁殖。”不过，工作人员说，如果事先了解3-D模型的话，在室内使用RFID系统是可能的。
该工作人员说：“我确信，任何研究SLAM的人员都会发现，RFID是最有前途的解决方案。因为摄像机不能在烟雾的环境下工作；GPS在卫星信号受到钢筋混凝土阻挡时也不会起作用；而采用三维激光测量技术过于昂贵。”
目前许多商家都看好这一系统，工作人员希望从欧盟得到更多的研发资金，因为这一测绘系统也可用于核电厂监测。