仿生翼龙无人机：多场景自适应技术助力灾害救援智能化突围

近期，渤海大学成功研制出“仿生翼龙——多场景自适应灾害救援无人机”。在食品科学与工程学院黄可颐的带领下，研究团队依托跨学科协同创新机制，达成师生联合攻关目标。该设备整合了人工智能、传感融合、深度学习及动态路径规划等前沿技术，为复杂灾害环境下的应急救援提供了高效智能的技术支持，其应用前景将显著推动相关领域技术革新，并重塑行业发展方向。

在气候变暖与极端天气频发的全球背景下，灾害救援工作面临严峻挑战。地震、洪涝及森林火灾等突发事件呈现出复杂性与高风险特征，传统救援模式受限于地理条件约束、响应时间延迟以及装备适配性不足等固有缺陷，难以满足现代应急管理体系对高效处置的需求。在此情形下，仿生翼龙项目应运而生，致力于通过先进信息技术实现救援效能的大幅提升，从而为保障生命财产安全提供有力支撑。

仿生翼龙无人机融合了先进传感器集成技术与深度学习算法，可实现对灾害现场复杂环境特征的实时感知。其搭载激光雷达、高精度光学相机、毫米波雷达及红外成像仪等多模态探测装置，通过协同作业完成废墟中幸存者定位、洪涝区域遇险人员快速搜索以及火场态势动态评估等功能，并精确识别潜在风险区域。借助大数据分析框架，该无人机能够对采集的数据进行系统化处理与量化表征，从而达成全天候、多维度的动态监测与智能决策支持目标。

仿生翼龙无人机在灾害应急响应领域展现出了显著的技术优势。该设备能够根据具体灾情情境自主切换飞行模式与任务执行策略，在地震救援中可高效完成废墟探测并精准定位被困人员；在洪涝灾害应对中则具备实时监测水位变化和搜寻遇险者的功能；在森林火灾防控环节，可为火场数据分析提供支撑，并辅助灭火作业的实施。通过冗余设计与防护强化措施，其在复杂环境中的运行稳定性得到大幅提升，充分体现了智能化与实用性的有机统一。

在实际灾害救援演练中，仿生翼龙无人机展现出显著的应用价值。该设备借助精准的人员定位功能，为救援行动提供了关键数据支撑。基于无人机采集的现场信息，救援团队可科学规划最优行动方案，大幅提升整体救援效率，充分体现了其在应急响应领域的技术创新价值与实践应用意义。

仿生翼龙无人机项目所取得的创新成果，展现出显著的社会意义与生态价值。其研发成果为政府应急管理体系的优化提供了技术支持，协助救援机构提升响应效率并实现智能化转型，充分满足公众对高效与安全救援服务的需求，进而推动灾害救援模式向智能化与数字化方向发展。

展望未来，仿生翼龙研发团队将着力于无人机性能的持续优化与算法模型的迭代升级，以显著提升监测精度并增强智能化水平。同时，团队拟深化与政府机构、应急管理部门及科研院校的合作关系，加快科技成果向实践应用领域的转化进程。计划启动多区域灾害救援项目的实地调研工作，通过实践经验积累与效果评估，进一步强化在灾害应急处置领域的专业优势与社会影响力，为构建高效安全防护体系提供技术支持。

（渤海大学：黄可颐，李仁博，李翠英，李倩，张润天）

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