法國機器人影像公司Move‘N See在其運動視頻自動化追蹤產品中加入RFID實時位置系統(RTLS)技術。這款Pixio機器人上方放置了一個攝像機，使用了運動員佩戴的RFID腕帶導出的位置數據。當運動員在賽場時，該機器人會自動進行視頻拍攝。
該技術讓運動視頻(如沖浪或自行車)的無人拍攝成為可能。體育和視頻拍攝愛好者Eric Willemenot認為，開發一個解決方案簡化運動員視頻拍攝是非常有必要的。他回憶道，創辦這一公司前，他經常會在一些極限運動的地方拍攝視頻，例如：使用頭盔相機拍攝跳傘視頻。
Willemenot表示：“視頻工具及使用越來越普及。但你首先需要一個拍攝視頻的人，然而往往都沒有這個條件。”因此，2012年他創建了這家公司，開發可以拍攝運動視頻的機器人。這些視頻通常用于訓練目的。
2013年，Move 'N See開發了一款攜帶GPS功能的產品。使用者需要攜帶這款設備，機器人根據GPS信息判斷用戶位置。
這款名為E-Fullmotion的GPS方案可用于戶外場景，尤其是拍照距離長的場景。沖浪者，皮劃艇，騎手，自行車運動員及滑雪者是主要客戶。
對于室內運動來說，這款解決方案并不適用。GPS在室內無法良好運行，有些場景下精準度也不夠好。因此，大約兩年前，Move 'N See開始和愛爾蘭公司DecaWave開發適用RFID及RTLS應用的超寬頻接收器芯片，用于Pixio解決方案。該系統使用了內置充電電池及DecaWave的DW1000 UWB芯片的RFID腕帶，該產品符合IEEE802.15.4-2011(UWB PHY)標準。
三個內置DecaWave DW1000芯片的讀取器安裝在視頻拍攝區域，用于接收腕帶信號。機器人使用了Move N'See軟件，根據讀取器讀取數據判斷攝像機的方向。位置數據是根據RF信號的TOF判定的。
Willemenot解釋：“如果你知道腕帶和每個讀取器的TOF距離，那么你便可以使用三邊測量算法進行計算。TOF的使用是DecaWave技術和BLE或WiFi系統的主要區別。BLE或WiFi系統使用接收信號強度指標(RSSI)進行計算。RSSI并不準確且對環境非常敏感。TOF和UWB技術的使用讓DecaWave技術非常精確且可靠。”
運動員開始拍攝視頻時，他需要按下腕帶上的按鈕。接著，讀取器便可讀取到腕帶傳輸的唯一ID號碼信息。接著，來自這三個讀取器的TOF位置數據會傳輸到Pixio機器人，機器人會使用Move N'See軟件計算位置并控制攝像頭的拍照方向。
Willemenot稱，使用DecaWave UWB技術，Pixio系統可以在30厘米范圍內根據腕帶判斷人員位置。
當人員在區域內移動時，攝像機會根據位置數據跟隨運動，拍攝視頻并進行存儲。
一個機器人可跟蹤多個穿戴腕帶的人，但在某一特定時刻只能對一個人進行監控、拍攝。腕帶的位置信息每秒更新20次。
同時，公司正開發一款安卓應用。用戶可以使用該程序進行調焦或更換跟蹤的人員。機器人可以通過藍牙連接接收到這些指令。
Move 'N See計劃在2015年9月正式推廣這個系統。該系統售價890美元。
Willemenot稱，他已經接收到來自歐洲，北美，澳大利亞，新西蘭的訂單。他補充說，這款系統可以用于200多項室內運動中。
此外，一些非體育領域的公司也開始接觸。一家美國教堂準備使用這項技術自動拍攝說教或儀式。高校也可以使用這一技術錄制講座視頻。
Pixio腕帶重量為50克，可以放置在口袋里。讀取距離為100米。Willemenot稱，這次測試的結果非常理想，對我們來說是一個技術突破。
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