2025, Vol. 47
2. 哈尔滨工程大学 智能海洋航行器技术全国重点实验室，黑龙江 哈尔滨 150001
2. Science and Technology on Underwater Vehicle Technology Laboratory, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China
潜空跨介质航行器指的是可以在水下工作环境和空中工作环境双介质下工作且可自主切换工作模式实现自由运动，可跨越水空介质的新型无人化装备。
随着水下无人航行器技术的快速发展，学术界与工程界对其应用场景、作业能力及环境适应性提出了更高要求；与此同时，近年来无人机技术飞速发展，将无人机与水下无人航行器结合起来的潜空跨介质航行器技术成为了研究热点，并飞速发展，不断产生创新性的研究设计思路和研究成果。潜空跨介质航行器的概念最早在1934年由苏联军事科学家在LPL飞行潜艇项目提出[1]；其最早概念为载人设备。进入21世纪以来，无人化与智能化跨介质航行设备成为研究热点。潜空跨介质航行器既体现了无人机的快速性与机动性，又具备水下无人航行器优良的水下隐蔽性能以及水下作业能力。因此，其作为新型海洋装备具备极大的军事领域应用价值与潜力。
潜空跨介质航行器技术的难点主要在于高效能灵活机动跨介质能力的实现，其包括了复杂的跨介质流固耦合力学仿真问题；航行器快速性保证的外形结构设计问题；以及确保航行器稳定性的跨介质运动控制问题等。
目前，潜空跨介质航行器尚处于发展阶段，当前研究实际样机数量较少，本文将对国内外具备参考价值的潜空跨介质航行器按照“固定翼式”，“折叠翼式”，“旋翼式”，“复合式”，“仿生式”进行分类并分别详细介绍，并对其载体关键技术进行介绍。
1 固定翼式潜空跨介质航行器固定翼式潜空跨介质航行器凭借刚性机翼在空气中的高效升力特性，展现出长航程、高航速及低能耗的显著优势，但其水下环境适应性受限于大翼面引发的浮力干扰、流体阻力及跨介质姿态控制的严苛要求。
美国北卡罗莱纳州立大学2019年研发的EagleRay采用1.5 m翼展的矩形空腔机翼与碳纤维–铝合金复合机身，通过浮力管理系统实现多域闭环作业[2]，如图1所示，其利用注水调节浮力分布，使航行器以艏部上仰姿态完成水入空，入水时则依赖机翼下压力克服正浮力实现滑降下潜。该设计验证了固定翼结构在多介质切换中的可行性，但矩形翼的大展弦比导致水下阻力剧增，且由图2可知其水入空过程需严格维持近垂直姿态，以上两点严重制约水下机动性。
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图 1 EagleRay主要结构组成示意图 Fig. 1 Schematic figure of the main structural components of eagleRay |
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图 2 EagleRay跨介质全流程动作概念图 Fig. 2 EagleRay full-progress concept figure of cross-medium |
美国霍普金斯大学2018年提出的三角翼航行器采用如图3所示的展弦比2.4、翼展0.61 m的三角型翼型，通过渐缩机翼同步降低水空双介质阻力，并利用如图4所示45°俯仰角斜向加速突破水面，结合浮力辅助与螺旋桨高推力实现惯性–气动升力耦合过渡[3]。三角翼在出入水受力连续性及姿态适应性方面优于矩形翼，但其较小的升力面积限制了空中续航能力，且三角形翼的气/水动力耦合效应更需依赖高精度闭环控制算法补偿，显著增加系统复杂度。
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图 3 三角固定翼跨介质航行器样机 Fig. 3 Triangular fixed-wing UAUV prototype |
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图 4 三角固定翼跨介质航行器样机及其运动过程 Fig. 4 Triangular fixed-wing UAUV motion process |
英国帝国理工学院2019年开发的喷射式滑翔器则另辟蹊径，采用水反应燃料化学推进方案，如图5所示，其通过碳化钙与水反应生成乙炔燃烧产生高压喷射推力，以47°倾角实现弹射起飞，最大滑翔高度达8.3 m[4]。但该航行器设计更注重于其空中滑翔性能的实现而忽视了其水下性能，从高压喷射推进方式和固定翼结构进行分析，该航行器的水下操作性、控制性和运动性能均会有缺陷。
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图 5 喷射滑翔航行器任务概要、操作和设计图 Fig. 5 Mission profile, operation, and design of UAUV |
由表1可知，上述三类设计在翼型、推进方式及跨介质策略上呈现显著差异。EagleRay依托矩形翼大升力特性与浮力动态管理，适用于长航时多域任务，但水下性能受限于大翼展阻力与姿态约束；三角翼航行器通过流线型设计降低双介质阻力，提升跨介质快速性，但其控制复杂度与升力短板制约实用性；喷射滑翔器以化学能提升跨介质动力，但推进单一，水下性能差且任务可重复性受限。其共性挑战集中于固定翼的物理矛盾：刚性机翼在空气中提供高效升力的同时，水下环境中却成为浮力干扰源与阻力放大器，且出入水过程需高精度姿态控制：如矩形翼需近垂直姿态，三角翼允许斜向出入水。未来研究需融合新型翼型设计与性能仿真验证、自适应控制算法及混合动力系统，实现固定翼跨介质航行器在升阻特性、能源效率及多域机动性上的协同优化。
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表 1 国内外典型潜空跨介质航行器汇总 Tab.1 Summary of typical UAUVs |
折叠翼式潜空跨介质航行器通过动态调整机翼形态，有效平衡水空双介质的动力学矛盾，兼具固定翼长航程优势与跨介质环境适应性。其核心设计在于通过折叠或展开机翼实现气动–水动构型切换，以克服单一形态在介质转换中的升力与阻力冲突。本章结合典型设计案例，分析折叠翼航行器的技术特征与差异化创新路径。
英国帝国理工学院2017年研发的微型折叠翼航行器AquaMAV（见图6）采用质量仅201 g的轻量化设计，通过机翼收缩机制降低入水冲击[5]。其创新性引入CO2喷水推进系统，水下阶段通过气体膨胀实现推力跃升，出水后展开机翼转换为固定翼飞行模式，空中续航速度达48 km/h。然而，该设计受限于一次性CO2气缸，仅支持单次任务，且微型化导致水下机动性不足，凸显了能源可持续性与功能扩展性的矛盾。
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图 6 AquaMAV Fig. 6 AquaMAV |
瑞士苏黎世联邦理工学院2021年研制的Dipper航行器（见图7）以模块化轻质结构见长，翼展2.1 m时整机质量仅3.1 kg，采用碳纤维机身与单电机双模式推进系统[6]。通过自由离合器快速切换空中螺旋桨与水下推进器，配合机电一体化折叠机构，可在2 s内以80%成功率完成模式切换，出水时以80°仰角姿态过渡。但其高速切换对机械可靠性提出极高要求。
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图 7 Dipper Fig. 7 Dipper |
哈尔滨工程大学2022年发布的“长弓2号”（见图8）则聚焦深潜与多模态任务能力，翼展2.535 m，最大下潜深度达100 m，为当前公开型号中的领先水平[7]。如图8(a)所示，该航行器采用水空独立推进系统，支持多样化出入水策略：入水时可选择折叠机翼缓冲冲击或直接滑翔入水；出水阶段通过70°～85°俯仰角调整结合垂直推力突破水面，随后展开机翼切换至固定翼飞行。其大翼展设计虽提升空中升力，但13.3 kg的整机重量导致能耗较高，且多模态跨介质能力提升了控制算法复杂度。
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图 8 “长弓2号” Fig. 8 Longbow II |
如表1所列，折叠翼航行器差异主要体现在质量、推进系统及跨介质策略上。AquaMAV凭借微型化与低入水冲击特性，适用于单次侦察任务，但功能单一；Dipper通过轻质模块化与双模式推荐系统快速切换能力，却受限于结构耐久性；“长弓2号”以深潜与大负载能力拓宽应用场景，但高能耗与控制复杂度制约其动态性能。折叠翼航行器共性技术挑战集中于折叠机构可靠性、跨介质能量效率及自主控制精度。例如，AquaMAV的喷水推进虽有助于高机动出水，却牺牲任务可重复性；Dipper的快速切换依赖精密机械传动，易引发疲劳损伤；“长弓2号”的多模态策略需协调水空独立推进系统，增加了控制层级。
3 旋翼式潜空跨介质航行器旋翼式潜空跨介质航行器凭借多旋翼垂直起降能力与高操作性，成为近年跨介质平台的研究热点。其核心挑战在于解决气–水界面因密度与阻力突变导致的推力失稳问题，现有技术路线通过分层驱动、浮力调节及矢量推进等差异化设计提升水空适应性。
美国罗格斯大学研发的Naviator（见图9）采用双层四旋翼分时驱动架构，通过上层与下层螺旋桨交替接力实现水空过渡[8]。空中入水时，上层螺旋桨持续提供推力直至下层浸入水中切换至水下下层螺旋桨提供动力；出水阶段则由下层螺旋桨推动上升，待上层螺旋桨出水，上层接管空中升力。该设计通过分时驱动规避推力中断，成功应用于桥梁检测等工程任务，但其双层旋翼布局导致机械复杂度与能耗显著增加，且水下推进效率受限于螺旋桨的水空兼容性。
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图 9 Naviator Fig. 9 Naviator |
相比之下，美国奥克兰大学Loon Copter（见图10）以浮力调节为核心，入水时泵水增重辅助下沉，出水时排水减重结合浮力上升，水下需将机身旋转90°以适应推力方向[9]。其浮力系统虽简化了介质切换流程，但固定桨叶设计与水下姿态限制削弱了其推力效率与动态响应能力。
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图 10 Loon Copter水下六自由度示意图 Fig. 10 The underwater 6-degree-of-freedom schematic diagram of Loon Copter |
为解决如Loon Copter的水下运动姿态调节问题，同济大学TJ-FlyingFish（见图11(a)、图11(b)）与新加坡国立大学2020年旋翼式航行器机型（见图11(c)、图11(d)）聚焦矢量推进技术，通过机电一体化设计提升动力适配性。TJ-FlyingFish采用行星齿轮箱实现螺旋桨水空双工况切换：空中高转速低扭矩、水下高扭矩低转速，配合四推进器独立倾转设计，水下偏航速度较传统机型提升4–5倍[10]。新加坡国立大学机型进一步融合矢量推进与浮心调节，旋翼可倾转180°切换推力方向，船身浮心位置实时优化保障稳定性[11]。此类设计通过智能控制算法控制多旋翼倾角平衡跨介质运动时多相流体作用力并减少运动时的机身姿态变化，由此可提升航行器载传感器的使用性能，但其工作模式依赖矢量机构双介质下的结构稳定性和算法可靠性。
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图 11 矢量旋翼式跨介质航行器 Fig. 11 Vectored Rotary-wing UAUVs |
如表1所列，技术路线对比显示，旋翼式跨介质航行器主要攻克气-水界面推力失稳难题，现有技术路线可分为三类：分层驱动型（如Naviator）推力连续性高，但能耗与机械复杂度突出；浮力主导型（如Loon Copter）简化切换流程，却受限于推力效率与动态性能；矢量推进型（如TJ-FlyingFish）虽提升了水空动力适配性，但需解决结构稳定性以及控制复杂度上升挑战。该类航行器共性矛盾在于气-水界面推力失稳、单旋翼水空兼容性及能源效率失衡。
4 复合式潜空跨介质航行器复合式潜空跨介质航行器指融合多旋翼与固定翼的跨介质航行器，近年来成为跨域平台研究的热点方向。上海交通大学“哪吒”系列（见图12）与中山大学Diving hawk（见图13）的研发实践体现了该领域的技术突破。
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图 12 “哪吒Ⅲ” Fig. 12 Nezha III |
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图 13 Diving hawk Fig. 13 Diving hawk |
上海交通大学自2016年启动“哪吒”系列研制，已完成四代技术迭代。初代“哪吒Ⅰ”采用环形气囊和气动浮力调节系统，通过浮力控制实现垂直潜浮，其跨介质过渡机制与Loon Copter类似[12 - 13]；“哪吒Ⅱ”及后续多型号在旋翼基础上集成固定翼结构，旨在使航行器兼具空中水平飞行与水下滑翔能力，以降低能耗。“哪吒Ⅲ”进一步优化设计：尾座滑翔式（图12(a)）通过六旋翼构型、碳纤维轻量化机身及智能控制算法升级，提升其负载能力与跨介质稳定性，并验证水下滑翔功能[12]；“哪吒Ⅲ”垂起固定翼式（图12(b)、图12(c)）则水平布置固定翼并在艏部增设辅助螺旋桨，通过CFD仿真验证其30m/s水平飞行潜力，同时理论支持水下24 h续航[14]。
中山大学2024年发布的Diving hawk采用如图13所示的固定翼主体复合艏部双倾转旋翼与尾部固定旋翼布局。该航行器通过双模态运动控制实现如图14所示跨介质作业：旋翼模式下矢量推进器垂直90°完成起降，结合浮力系统与舵面控制实现跨介质；固定翼模式下旋翼转为前向0°，充分发挥长航程优势。其1.75 m翼展碳纤维机身集成分布式浮力系统与耐压电子舱 [15]。
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图 14 Diving hawk运动全流程图 Fig. 14 The workflow diagram of diving hawk's motion |
复合式潜空跨介质航行器是近几年来的新兴跨介质航行器机型，在分析其运动过程时可以发现其复合了固定翼在空中运动时的低能耗、旋翼在垂直出入水时的自如、还均自带浮力调节装置；其具有诸多优点，但由于复合程度较高，在航行器设计式难度较大，系统工程考量更多，且可借鉴机型较少。同时，复杂的运动模式将带来复杂的运动控制和模式控制程序，对控制算法的精确度与各传感器和运动装置间的配合和准确性要求将更高。
5 仿生式潜空跨介质航行器 5.1 仿海雀扑翼推进航行器麻省理工学院于2015年研制的仿海雀航行器（见图15）采用碳纤维骨架与柔性蒙皮复合结构[16]。其利用耦合轴承机构实现了扑翼45°～135°动态摆角调节：空中采用45°拍动轨迹生成升力，水下切换至135°轨迹增强推力。内联运动调节机构通过连杆同步控制扑动与摆动自由度，解决了水空介质密度差异导致的流体动力冲突。水池试验验证了其水下推进性能，空中运动通过数值仿真确认，但跨介质动态过程尚未开展实体试验。由该设计思路可推测其出水需高频扑翼升力，入水采用溅落式动作。
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图 15 扑翼设计图 Fig. 15 Wing design concept |
中科院自动化所于2022年开发的仿海豚航行器（见图16）采用尾部双关节振荡推进机制[17]。该装置总长264 mm、重350 g，通过主动关节驱动与被动关节弹性储能（刚度优化弹簧）实现高效推力传递。跨介质时利用水下加速获得动能，结合正浮力实现跃出水面，空中通过胸鳍调控滑翔姿态。实验测得最大速度为1.88 m/s，出水高度为0.23 m。当前设计受限于单次浮力释放，后续拟引入浮力调节系统实现重复跨介质。
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图 16 中科院的仿海豚跨介质航行器 Fig. 16 UCAS's like-dolphin UAUV |
北京航空航天大学于2019年研制的仿飞乌贼装置（见图17）采用高压气缸驱动喷水推进技术[18]。其柔性机身集成气动折叠软鳍结构：出水时通过喷射水流获得初始动能，同步展开软鳍产生气动升力；入水阶段收缩鳍臂形成流线型体降低冲击载荷。该设计突破了传统折叠翼的机械约束，但柔性结构动态变形控制仍待提升。
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图 17 北航的仿飞乌贼跨介质航行器结构组成 Fig. 17 The structure and composition of Beihang's like-flying squid UAUV |
哈佛大学于2017年研制的175g微型航行器（见图18）实现了水–空–界面三态运动[19]。其出水采用电解水生成氢氧混合气，通过浮力积累突破水面张力，火花点火产生推进力实现起飞；而入水过程依赖重力动能克服表面张力效应。研究揭示微尺度下表面张力主导作用，提出电化学-燃烧复合推进方案，为微型跨介质平台设计提供新范式。
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图 18 哈佛大学的仿昆虫跨介质航行器 Fig. 18 The like-insect UAUV of harvard university |
当前仿生式潜空跨介质航行器主要采用滑翔/溅落式空–水过渡，及喷水/浮力调节式水–空跨越。发展趋势从形态仿生向功能仿生演进，重点关注跨介质仿生运动机理以及仿生性能提升等核心问题。后续研究需加强仿生结构与智能材料的融合创新，提升跨介质过程的能量利用效率与运动稳定性。
6 潜空跨介质航行器的关键技术当下无人化装备的快速发展迭代进化，以及军事和民用领域对潜空跨介质航行器的需求不断增加，国内外对潜空跨介质航行器的研究将会不断增加形成热潮。本文主要聚焦于其跨介质运动相关的载体平台关键技术的发展现状和不足之处进行介绍，并提出未来展望。
6.1 跨介质航行器总体设计技术潜空跨介质航行器在水下性能方面仍存在较大不足，与水下航行器差距较大，目前尚无潜空跨介质航行器能够突破水下工作深度超过百米，且大多数实验场地限于平静水域[15]。这一问题源自水介质比空气呈现的高压力与高阻力、航行器的水密性以及跨介质时的动力需求等。上述问题为跨介质航行器总体设计技术要解决的主要问题，主要围绕动力学外形设计和推进技术展开。
6.1.1 兼顾水空两介质的动力外形优化设计潜空跨介质航行器面临气动与水动外形矛盾、跨介质冲击载荷等挑战。气动设计需平衡升力与重力，水动设计则侧重降低粘滞阻力。因现有动力学模型未充分考虑波浪扰动、多相流效应以及流固耦合复杂物理环境，限制了外形优化的进展。构建多物理场耦合模型和高精度多相流仿真技术仍是待解决的问题。
跨介质航行器的流体仿真研究可分为入水和出水2个阶段：入水阶段侧重多相流与空化效应，如刘平安等[20]采用VOF界面捕捉与Schnerr-Sauer空化模型，揭示通气流量影响下的两种入水拉平姿态；出水阶段则聚焦攻角与速度对载荷的动态作用机制。不同构型的跨介质航行器仿真技术存在差异：非变体结构侧重流固耦合强度，变体结构优化形变参数，仿生设计则侧重验证运动机理。
6.1.2 结构载荷强度和轻量化设计由于水空介质的密度差异，空入水过程的冲击载荷对结构设计构成挑战，需要高强度结构设计，但高强度设计往往增加重量，影响性能。因此，设计需平衡结构强度与重量，避免结构失效同时不影响飞行与出水性能。
如Dipper、AquaMAV等机型通过碳纤维轻量化设计提高了机动性。碳纤维、镁合金、镂空结构及新型设备（如固态电池、相变散热材料）是减轻质量的关键。模块化设计也至关重要，高度集成系统能缩小体积，从而减少支撑框架，从而实现轻量化。
6.1.3 潜空跨介质航行器仿生技术近年来跨介质航行器的仿生研究和构型不断丰富，尽管多数仿生设计停留在形态模仿层面，但随着技术进步，其跨介质特征也不断接近生物性能。
外形仿生技术方面，流线型设计减少水动与气动阻力，仿鲣鸟、仿飞鱼等变体技术模仿生物变形机制。此外，柔性仿生技术突破了传统机械外形的限制，智能变体材料的应用可能提升跨介质航行器性能[22]。
在运动特征仿生方面，目标是模仿生物的跨介质运动特性。例如，折叠翼式仿生航行器模仿翠鸟和鲣鸟，采用折翼入水和展开机翼出水的方式；仿飞乌贼航行器则使用喷水推进的方式。未来，柔性仿生技术有望实现更接近生物的生理特征，从而大幅提升性能。
6.2 水空两用动力与推进技术潜空跨介质无人航行器通常采用电动力系统，主要依赖锂电池，但面临能量密度不足的问题。随着电池技术的进步，电动力将提升航行器的续航能力、功能性和速度。
推进技术方面，由于空气和水约800倍的密度差异及约60倍的粘度差异，空中和水下的推进要求不同。常见的推进方式包括螺旋桨推进、扑翼推进和喷水/气推进。一些航行器采用水上和水下不同的推进系统，例如“长弓2号”，在水下使用尾部推进器，在空中则使用艏部螺旋桨。而对于旋翼式跨介质航行器，则多在空中和水下使用相同的旋翼推进系统，需要在水下提供较大扭矩，并在空中提供高转速；为了实现双介质推进，常见的设计方法是采用“电机-减速器-螺旋桨”结构，代替“电机-螺旋桨”设计。这种设计可以通过减速器调节螺旋桨转速，以适应双介质的要求。2023年，赵怡等[21]设计了一套水空两用螺旋桨推进系统，用于替代“长弓2号”的双推进系统，并通过CFD仿真验证其显著提升了水下航行性能。
6.3 出水控制和入水控制技术研究潜空跨介质航行器出入水过程涉及强非线性动力学突变与环境扰动耦合，其控制核心在于解决系统时变特性与复杂干扰补偿问题。当前主流控制方法可分为四类：1）传统PID控制通过反馈线性化与增益调度策略简化跨介质动力学问题，如美国罗格斯大学在Naviator项目中采用水空双模式PID控制系统[8]，但其线性结构在高速入水或强非线性干扰下易失稳；2）非线性干扰观测器NDO（Nonlinear disturbance observer）控制将未建模水动力作为广义干扰源进行估计，显著提升系统抗扰能力；3）自适应控制将环境扰动建模为时变参数，上海交通大学团队提出的自适应动态面控制（ADSC）结合NDO实现了对风浪、浮力突变的实时补偿[14 - 16]；4）多方法复合控制策略优化性能，南京信息工程大学研发的串级模糊PID控制器在固定翼式航行器中实现了低抖振控制[23]。
近年来的控制技术进展还体现在人工智能算法的引入，如叶年辉等[24]利用BP神经网络实时预测水动力系数，将升阻力计算效率提升至毫秒级。然而，该领域仍面临多模式运动耦合建模、跨介质瞬态响应滞后、硬件算力制约等挑战。
未来可聚焦建立多尺度耦合动力学模型，结合CFD/FS（Fluid-Structure Interaction）方法优化跨介质动态响应；发展边缘计算赋能的实时扰动补偿架构，通过混合控制增强系统鲁棒性；为构建"感知-决策-执行"智能闭环系统，可融合深度学习与模型预测控制提升环境适应性。
7 结 语潜空跨介质航行器作为新型无人装备，在固定翼、折叠翼、旋翼、复合式及仿生式等构型上取得阶段性成果。但各构型各有优势的同时都面临着亟待的问题：固定翼式具备长航程优势但水下机动性不足；折叠翼式通过形态切换优化双介质性能，却面临结构复杂难题；旋翼式垂直起降能力突出但能耗较高；复合式集成多构型特点却存在控制难题；仿生式在运动优化潜力显著，但材料与控制技术亟待突破。当前研究虽在总体设计、动力推进及控制策略等关键技术取得基础性突破，仍面临跨介质动力学建模不完善、双模态推进效率不足、复杂环境适应性有限等挑战。
跨介质航行器在载体技术的突破方面需从多学科协同设计的角度出发，在结构设计、仿生性能、能源与推进、智能控制和平台实验等方面进行推进。
在未来，该技术有望在军事侦察、海洋监测及灾害救援等领域发挥作用；构建智能化跨介质无人装备体系，为海洋立体开发与国家安全提供战略支撑。
| [1] |
冯金富, 胡俊华, 齐铎. 水空跨介质航行器发展需求及其关键技术[J]. 空军工程大学学报(自然科学版), 2019, 20(3): 8-13. FENG J F, HU J H, QI D. Study on development needs and key technologies of air-water trans-media vehicle[J]. Journal of Air Force Engineering University, 2019, 20(3): 8-13. |
| [2] |
WEISLER W, STEWART W, ANDERSON M B, et al. Testing and characterization of a fixed wing cross-domain unmanned vehicle operating in aerial and underwater environments[J]. IEEE Journal of Oceanic Engineering, 2018, 43(4): 969-982. DOI:10.1109/JOE.2017.2742798 |
| [3] |
MOORE J, FEIN A, SETZLER W. Design and analysis of a fixed-wing unmanned aerial-aquatic vehicle[C]//2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). Brisbane, Australia, 2018: 1236–1243.
|
| [4] |
ZUFFEREY R, ANCEL A O, FARINHA A, et al. Consecutive aquatic jump-gliding with water-reactive fuel[J]. Science Robotics, 2019, 4(34): eaax7330. DOI:10.1126/scirobotics.aax7330 |
| [5] |
SIDDALL R, KOVAC M. Fast aquatic escape with a jet thruster[J]. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 2017, 22(1): 217-226. DOI:10.1109/TMECH.2016.2623278 |
| [6] |
ROCKENBAUER F M, JEGER S L, BELTRAN L, et al. Dipper: A dynamically transitioning aerial-aquatic unmanned vehicle[R/OL]. Robotics: Science and Systems, 2021.
|
| [7] |
SUN X, CAO J, LI Y, et al. Design and field test of a foldable wing unmanned aerial-underwater vehicle[J]. Journal of Field Robotics, 2024, 41: 347-373. DOI:10.1002/rob.22265 |
| [8] |
MAIA M M, MERCADO D A, DIEZ F J. Design and implementation of multirotor aerial-underwater vehicles with experimental results[C]//2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). 2017: 961–966.
|
| [9] |
ALZU'BI H, MANSOUR I, RAWASHDEH O. Loon Copter: Implementation of a hybrid unmanned aquatic-aerial quadcopter with active buoyancy control[J]. Journal of Field Robotics, 2018, 35: 764-778. DOI:10.1002/rob.21777 |
| [10] |
LIU X C, DOU M H, HUANG D Y, et al. TJ-FlyingFish: Design and implementation of an aerial-aquatic quadrotor with tiltable propulsion units[C]//2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). London, UK, 2023: 7324–7330.
|
| [11] |
TAN Y H, CHEN B M. A lightweight waterproof casing for an aquatic UAV using rapid prototyping[C]//2020 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS). Athens, Greece, 2020: 1154–1161.
|
| [12] |
卢迪. 新型多模式海空两栖航行器及其跨介质过程控制方法研究[D]. 上海: 上海交通大学, 2021.
|
| [13] |
JIN Y, BI Y, LYU C, et al. Nezha-IV: A hybrid aerial underwater vehicle in real ocean environments[J]. Journal of Field Robotics, 2024, 41: 420-442. DOI:10.1002/rob.22274 |
| [14] |
LYU C, LU D, XIONG C, et al. Toward a gliding hybrid aerial underwater vehicle: Design, fabrication, and experiments[J]. Journal of Field Robotics, 2022, 39: 543-556. DOI:10.1002/rob.22063 |
| [15] |
WANG Z, JIANG Y, ZOU Z, et al. Design and implementation of a multimodal tilt-rotor unmanned aerial-aquatic vehicle[J]. Journal of Field Robotics, 2025, 42: 1766-1782. |
| [16] |
IZRAELEVITZ J S, TRIANTAFYLLOU M S. A novel degree of freedom in flapping wings shows promise for a dual aerial/aquatic vehicle propulsor[C]//2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). Seattle, USA, 2015: 5830–5837.
|
| [17] |
CHEN D, WU Z, ZHANG P, et al. Performance improvement of a high-speed swimming robot for fish-like leaping[J]. IEEE Robotics and Automation Letters, 2022, 7(2): 1936-1943. |
| [18] |
HOU T G, YANG X B, SU H H, et al. Design and experiments of a squid-like aquatic-aerial vehicle with soft morphing fins and arms[C]//2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA). Montreal, Canada, 2019: 4681–4687.
|
| [19] |
CHEN Y, WANG H, HELBLING EF, et al. A biologically inspired, flapping-wing, hybrid aerial-aquatic microrobot[J]. Science Robotics, 2017, 2: eaao5619. DOI:10.1126/scirobotics.aao5619 |
| [20] |
刘平安, 高宏涛, 杨彦熙, 等. 跨介质航行器入水过程数值仿真[J]. 水下无人系统学报, 2024, 32(3): 463-473. LIU P A, GAO H T, YANG Y X, et al. Numerical simulation of water entry process of trans-medium vehicles[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems, 2024, 32(3): 463-473. |
| [21] |
赵怡. 水空跨介质航行器推进系统设计与性能分析[D]. 哈尔滨: 哈尔滨工程大学, 2023.
|
| [22] |
高福奎, 周后村, 余雷, 等. 仿生跨介质飞行器入水策略及降载方法综述[J/OL]. 海洋工程, 2025: 1–22[2025–01–16]. GAO F K, ZHOU H C, YU L, et al. A review of water-entry strategies and load-shedding methods for bionic cross-media vehicles[J/OL]. The Ocean Engineering, 2025: 1–22 [2025–01–16]. |
| [23] |
刘传荣, 潘亦鹏, 丘仲锋. 跨介质固定翼无人机水面滑跃起飞及姿态控制系统[J]. 科学技术与工程, 2024, 24(29): 12773-12780. LIU C R, PAN Y P, QIU Z F. Water-surface ski-jump takeoff and attitude control system of a cross medium fixed-wing unmanned aerial vehicle[J]. Science Technology and Engineering, 2024, 24(29): 12773-12780. |
| [24] |
叶年辉, 龙腾, 史人赫, 等. 基于神经网络的跨介质飞行器水 动力系数快速预示方法[J]. 无人系统技术, 2022, 5(3): 12-19. YE N H, LONG T, SHI R H, et al. Efficient prediction method for hydrodynamic coefficient of trans-media flight vehicle based on neural network[J]. Unmanned Systems Technology, 2022, 5(3): 12-19. DOI:10.19942/j.issn.2096-5915.2022.3.023 |