井下无人机长时间在恶劣环境下执行勘测、救援任务，通讯系统可能会陷入两难的境地——传输高精度坐标伴随着大量耗能。为解决这项难题，中国矿业大学计算机科学和技术学院陈朋朋教授团队提出了一种基于超宽带（UWB）和惯性测量单元（IMU）融合的按需精确跟踪框架（On-demand Precise Tracking）。
OPT对井下无人机的通讯耗能实现了按需分配，并且在精确测距、抗多径效应和穿透能力方面优势显著。
首先，设计了基于多传感器融合的无迹卡尔曼滤波器，实现具有定制性能的能量高效跟踪。其次，OPT提供了一种超宽带信号传输的自适应调整机制，以在井下无人机本地定位的精度和能耗之间进行权衡。最后，提出了一种用于无人机远程跟踪的按需触发算法，以确定数据是否传输到地面服务器。特别是在复杂的煤矿中，由于丢包的存在，对按需触发条件进行改进。
OPT模型在Gazebo平台上进行了大量模拟实验。并在室内和井下实验室，采用P440超宽带进行了实地实验，通过NOKOV度量动捕系统获取数据真值，验证其可行性。
井下无人机追踪实验由4个位置已知的UWB基站，以及1个搭载UWB移动节点和IMU的无人机组成。8个NOKOV度量 MARS镜头分别固定在室内房间及巷道四周，实时提供亚毫米精度的位置信息，作为OPT追踪性能的评价标准。
室内无人机定位实验
井下巷道无人机定位实验
无人机分别在室内和巷道内飞行，UWB移动节点不断与周围的4个UWB基站进行通信以提供无人机到基站的距离信息，IMU提供无人机的加速度以及角速度信息，从而利用OPT进行无人机的位置追踪。
井下无人机远程追踪飞行轨迹图
结果表明，OPT能够在降低40%通信率的情况下，提供0.3米的追踪精度，并降低20%的通信能量消耗。实现了低耗能高精度的井下无人机作业。
参考文献：
[1] K. Zhang, P. Chen, T. Ma and S. Gao, "On-Demand Precise Tracking for Energy-Constrained UAVs in Underground Coal Mines," in IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, vol. 71, pp. 1-14, 2022, Art no. 5500814, doi: 10.1109/TIM.2022.3146925.
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在Ruby中，以毫秒为单位获取自纪元(1970)以来的当前系统时间的正确方法是什么？我试过了Time.now.to_i，好像不是我想要的结果。我需要结果显示毫秒并且使用long类型，而不是float或double。 最佳答案 (Time.now.to_f*1000).to_iTime.now.to_f显示包含十进制数字的时间。要获得毫秒数，只需将时间乘以1000。 关于ruby-以毫秒为单位获取当前系统时间，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
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