无人船在单波束水下测量中的应用探讨

引言

水下测量作为获取水域地形地貌数据的核心手段，在水利工程、航道建设、环境监测等领域具有重要作用。传统水下测量依赖有人船搭载测深设备，存在作业成本高、危险系数大、复杂水域可达性差等问题。无人船技术的发展为水下测量提供了新型平台，通过搭载单波束测深仪等设备，实现水下地形的自动化、高精度测量。单波束测深技术具有设备成本低、操作简便、数据解析直观等优势，与无人船平台结合后，形成了兼具灵活性与经济性的测量方案。无人船单波束水下测量系统能够适应浅滩、狭窄河道、危险水域等复杂场景，大幅提升测量效率与安全性。

一、技术原理与系统构成

（一） 基本测量原理

无人船单波束水下测量基于回声测深原理，通过单波束测深仪向水下发射声波信号，声波经水底反射后被接收，根据声波传播时间与水中声速计算测点水深。无人船平台搭载的 GNSS 定位系统同步获取测量点平面坐标，结合水深数据生成水下三维地形点云。系统通过姿态传感器实时采集船体横摇、纵摇、吃水等姿态参数，对测深数据进行姿态校正，消除船体晃动对测量精度的影响。测量数据经船载控制系统实时处理与存储，通过无线传输模块上传至岸基控制中心，经后处理软件拼接、滤波、插值后生成水下地形图、等深线图等成果。

（二）系统核心构成

无人船单波束测量系统由载体平台、测深单元、定位导航单元、控制单元四部分组成。无人船载体采用轻量化船体设计，具备自主航行、避障、抗风浪能力，根据测量需求可搭载不同负载设备。单波束测深单元包括换能器、信号处理器，换能器负责声波发射与接收，信号处理器对回波信号进行放大、滤波与解析，输出水深数据。定位导航单元整合GNSS 接收机、惯性导航系统（INS），提供厘米级定位精度与实时姿态数据，保障测点坐标准确性。控制单元由船载控制器与岸基控制系统构成，实现航行路径规划、设备状态监控、数据实时传输等功能，支持全自动与半自动测量模式切换。​

二、应用场景与实践成效

（一）河道与航道测绘

在河道地形测绘中，无人船单波束系统展现出显著优势。针对蜿蜒河道、浅滩区域，无人船可按预设航线自主航行，通过高密度测线布设获取连续水深数据，生成的河道地形图精度可达 0.1 米级。系统能够快速完成河道横断面与纵断面测量，为河道疏浚、防洪治理提供基础数据。在航道维护中，无人船定期对航道水深进行监测，及时发现浅滩、沉船等碍航物，测量效率较传统方法提升 40% 以上。

（二）水库与湖泊监测

水库库容监测依赖精确的水下地形数据，无人船单波束测量系统可实现水库全域地形测绘。在库区复杂地形条件下，无人船通过避障功能规避水下暗礁、渔网等障碍物，完成传统测量难以覆盖区域的数据采集。测量数据经处理后生成水库水下数字高程模型（DEM），结合水位数据可精确计算水库库容，为水资源调度与防洪预警提供支撑。湖泊环境监测中，系统同步采集水深数据与水质参数，通过地形与水质数据关联分析，揭示湖泊生态环境变化与地形演变的关系，助力湖泊生态保护。

（三）港口与近岸工程

港口工程建设中，无人船单波束测量用于码头基槽、港池等区域的土方量测算。系统在施工前获取高精度水下地形数据，为工程设计提供依据；施工过程中动态监测开挖深度与范围，确保工程质量；竣工后进行验收测量，生成工程竣工图。近岸浅滩测量中，无人船吃水浅的优势使其能够进入传统船只无法抵达的浅水区，获取完整的近岸地形数据，为海岸防护工程、滨海旅游区规划提供数据支持。系统测量效率高、数据连续性好，大幅缩短了工程测量周期。

三、当前面临的主要挑战

（一）定位与测量精度限制

复杂水域环境对定位精度影响显著，在 GNSS 信号遮挡区域（如桥梁下、狭窄河道），定位误差增大导致测点坐标偏差。单波束测深受波束角限制，在陡峭地形区域易产生测深误差，数据分辨率难以满足精细化测量需求。船体姿态变化对测量精度的影响尚未完全消除，纵摇、横摇导致换能器深度偏移，尤其在风浪较大时，数据误差可达0.5 米以上。

（二） 环境适应能力不足

恶劣天气条件下，无人船航行稳定性下降，强风、大浪易导致船体颠簸甚至倾覆，限制了系统作业窗口。复杂水文环境如水流湍急、浑浊水域对测量影响显著，水流冲击导致航线偏移，高浊度水体使声波衰减加剧，回波信号信噪比降低，数据缺失率增加。水下障碍物识别与避障能力有待提升，现有避障系统对小型障碍物、柔性障碍物（如渔网）的识别率较低，存在设备损坏风险。

（三）数据处理与质量控制

海量测量数据处理效率有待提高，单波束数据点密度高，数据拼接、滤波、插值等后处理环节耗时较长。数据质量控制缺乏标准化流程，不同操作人员采用的滤波参数差异大，导致成果一致性不足。异常值识别依赖人工干预，自动化检测算法对复杂地形下的异常数据识别精度低，影响最终地形模型可靠性。数据与地理信息系统（GIS）的集成度不够，难以实现测量数据与工程信息的联动分析。

四、技术优化与发展展望

（一）系统性能优化

提升定位导航精度，采用 GNSS/INS 组合导航技术，在 GNSS 信号弱区域通过惯性导航保持定位连续性，结合实时动态差分（RTK）技术实现厘米级定位。优化单波束测深数据校正算法，开发自适应声速校正模型，根据水温、盐度实时调整声速参数；改进姿态校正算法，消除船体晃动对测深数据的影响。增强环境适应能力，采用模块化船体设计提升抗风浪性能，升级避障传感器（如毫米波雷达、水下声呐）提高障碍物识别率，开发浅水专用换能器减少浅水区测深误差。

（二）数据处理智能化

构建自动化数据处理流水线，整合数据导入、滤波、拼接、建模功能，通过机器学习算法自动识别异常值，减少人工干预。开发基于深度学习的地形分类模型，实现水下地形特征（如浅滩、深沟、礁石）的自动识别与标注，提升数据解译效率。建立数据质量评价体系，从定位精度、数据密度、地形吻合度等维度进行量化评估，确保测量成果可靠性。推动数据标准化建设，统一数据格式与处理规范，实现不同测量系统数据的兼容与共享。

（三）应用场景拓展

拓展在生态环境监测中的应用，结合水质传感器实现水深与水质参数同步采集，构建水下地形 - 水质耦合模型。深化在灾害应急中的应用，开发应急测量模式，在洪涝、溃坝等灾害发生后快速获取灾区水下地形数据，为救援决策与灾情评估提供支持。推动在水下工程巡检中的应用，通过定期测量对比分析水下构筑物（如桥墩、管道）的变形情况，实现安全隐患早期预警。未来，随着无人船续航能力提升与多传感器融合技术发展，其在水下测量领域的应用将更加广泛深入。

参考文献：

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[2] 许成义 , 孙栋 , 张金营 , 等 . 基于无人船测量系统的水下地形测量研究与应用 [J]. 山东国土资源 , 2023, 39 (02): 50-55.

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