Page 43 - 2025年第56卷第1期

工作舱配备摄像头模块， 包括前视摄像头和下视摄像头， 其中前视摄像头安装在工作舱的前侧板
中部， 下视摄像头安装在工作舱的底板右侧部， 前视摄像头和下视摄像头均通过无线通信模块分别与
移动终端和云端服务器信号连接。 无线通信模块为带有远程数传天线的无线 ＷＩＦＩ 模块， 远程数传天
线水平向右穿过工作舱的右侧板而伸出工作舱。
３．２ 飞航式水深安全智能测量方法步骤 飞航式水深安全智能测量方法步骤如下：
（１）对起飞点事先进行考察， 要求现场比较平坦， 没有电线、 高层建筑等， 并提前确定好航拍架
次及顺序。
（２）航测前， 首先观察测量地点的气候条件， 掌握当日天气情况， 并观察云层厚度、 光照和空气
能见度， 确定天气状况、 云层分布情况适合航拍后， 现场对该飞航式测量水深装置进行检查， 打开时

需检查无人机机体和超声波测深探头等各部件是否连接紧密， 供电接线是否正确， 电量是否充足。
（３）检查确认无人机机臂、 螺旋桨以及 ＲＴＫ 设备安装正确， 并且无人机机臂已展开， 遥控器和无

人机连接正常。
（４）通过遥控器人工操控无人机或者在移动终端上设定无人机的自动巡航参数， 包括飞行高度、
区域和测量路线， 在指定测量地点。 人工使用移动终端通过无线通信方式发送控制指令给数据采集测
控器， 数据采集测控器控制微型电动卷扬机放卷承力电缆， 将超声波测深探头放落到水中， 应急漂浮

气囊会同步随承力电缆从工作舱中向下移出。
（５）数据采集测控器通过微型电动卷扬机记录承力电缆放出的长度， 超声波测深探头测得其与水
底的距离， 并将测量数据通过承力电缆传给数据采集测控器。 同时， 激光测距模块测量工作舱到水面
距离并将测量数据通过通信电缆传给数据采集测控器进行处理。 将承力电缆放出的长度减去工作舱到
水面距离， 得到超声波测深探头浸入水中深度， 其与超声波测深探头到水底距离之和即为测量点水深。
（６）数据采集测控器将得到的测量地点水深数据通过无线通信模块分别传输给移动终端和云端服
务器并进行存储； 在无人机飞行和测量过程中， ＲＴＫ 设备对无人机航高、 航速、 飞行轨迹等信息进行
监测并将监测信息无线传输给移动终端和云端服务器， 同时前视摄像头和下视摄像头实时观测无人机
本体飞行前方和下方环境情况， 并监控超声波测深探头测深工作过程， 前视摄像头和下视摄像头也通
过无线通信模块实时传输图像分别给移动终端和云端服务器， 在移动终端上可实时查看测量地点水深
数据、 无人机飞行信息及前视和下视摄像头拍摄的图像， 直观看到测量线路处水下地形。
（７）在测量完毕后， 可控制微型电动卷扬机收卷承力电缆， 将超声波测深探头从水中提出并收起
至初始状态， 无人机飞回指定的降落地点。
若遇到超声波测深探头被水草或漂浮物缠绕无法收回等紧急情况时， 承力电缆将增大受力， 当拉
超过承力限定值时， 承力电缆的易断节点会断开， 无人机机体自行返回， 应急漂浮气囊会掉落到水面
上并自动充气， 气囊漂浮在水面上且颜色醒目， 有助于快速定位并打捞超声波测深探头。
３．３ 新技术应用案例 案例 １： ２０２３ 年 ６ 月 ２６ 日， 黄河正处于汛前调水调沙阶段， 随着连续几日调
水调沙流量的加大， 郑州马渡险工河段 ２１ 坝受到水流的顶冲。 研究团队利用研制的两栖无人机对马
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渡险工河段跟踪测量， 获取了 ２１ 坝前最大流速， 约 ３ ｍ∕ｓ； 最大冲刷坑分布在 ２１ 坝和 ２２ 坝之间， 深
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度约 ２２ ｍ， 接近 ２０２１ 年秋汛时的冲刷程度， 超过预警阈值。 ２０２３ 年 ６ 月 ２８ 日， 赵口控导中部大溜顶
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冲严重， 几道坝出现回溜淘刷， 赵口控导 １１ 、 １２ 坝出现了迎水面根石走失滑塌险情。 ２０２３ 年 ７ 月 ４
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日， 研究团队采用新研制的两栖无人机对开封柳园口险工 ３５－１ 坝进行测量， 实测最大流速 ２．９８ ｍ∕ｓ，
最大水深 ２０．９ ｍ， 最大坡比 １∶ １．１９， 刚好达到黄河下游河道险情预警阈值， ７ 月 ７ 日开始对 ３５－１ 坝
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进行抢险加固。 现场应用情况证明两栖无人机可迅速便捷地对河道水深等进行观测， 为汛期预警抢险
工作提供有力支撑。
案例 ２： ２０２４ 年 １ 月 ２０ 日至 ２ 月 ５ 日， 利用研制的两栖无人机设备支撑陕西合阳浮桥跑舟应急处
置工作， 在流凌密度 ５０％的环境条件下监测到了最大流速达到 ３．５ ｍ∕ｓ， 水深 ６．６ ｍ， 为部队抢险提供
了重要作业数据。 同时表明， 研制的两栖无人机在凌汛期这种复杂的工况下， 也具有较好的应用效果
（图 ４）。

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