基于Arduino Mega2560-Core的深渊着陆器数据采集与控制系统研制及其在阿塔卡马海沟的应用

《IEEE Journal of Oceanic Engineering》：Versatile Data Acquisition and Control System for Free-Fall Underwater Vehicles: Exploring Hadal Waters

本刊推荐研究人员针对深渊探测技术挑战，开展基于Atmega 2560微控制器的多模式数据采集与控制系统研究。该系统通过自适应配置CTD（电导率-温度-深度剖面仪）和Optode（光学溶解氧传感器）采样频率，实现从水柱剖面观测（16 Hz）到海底锚系观测（10分钟/次）的无缝切换，并集成尼斯科采水瓶触发、机械臂控制等功能。在阿塔卡马海沟7708米深度成功获取完整物理剖面数据和生物样本，为研究超深渊生态系统提供创新技术平台。

　　

在海洋最神秘的深渊带（Hadal zone），水深超过6000米的狭窄海沟中，生命在极端环境下演化出独特的生存策略。然而，探索这些区域却面临巨大技术挑战：常规CTD（Conductivity, Temperature, Depth，电导率-温度-深度剖面仪）采水系统受绞车限制难以抵达全海深，载人潜水器运营成本高昂，而传统着陆器（Lander）又存在能耗管理不佳、采样模式单一等问题。正是为了解决这些技术瓶颈，由Victor Villagrán等研究人员组成的团队开发了一套基于Arduino Mega2560-Core微控制器的多模式数据采集与控制系统，相关成果发表在《IEEE Journal of Oceanic Engineering》上。

这项研究的创新之处在于，它巧妙地将自由落体式水下航行器（Free-fall underwater vehicle）改造成一个智能观测平台。该平台不仅能在下沉和上升过程中以高频率（16 Hz）采集水柱剖面数据，还能在抵达海底后自动切换至低功耗的锚系观测模式，持续数天甚至数周记录时间序列数据。更重要的是，系统能根据任务阶段自适应调整海洋仪器设置，并通过节能技术显著提升整体续航能力。

关键技术方法包括：1）采用Atmega 2560微控制器为核心，搭配MAX3232芯片实现TTL与RS232电平转换，控制Seabird SBE49 FastCAT CTD（采样率16 Hz）和Aanderaa 5331溶解氧传感器；2）设计基于DS3231实时时钟的低功耗管理策略，在锚系模式时仅每10分钟唤醒采样；3）开发海底检测算法（深度变化±30 dBar持续10分钟判定为着底）；4）集成4通道烧蚀线触发电路（压力触发2路+时间触发2路），用于控制尼斯科采水瓶和机械臂；5）样本来源于2023年智利阿塔卡马海沟科考（24°54.644'S, 71°27.529'W），深度达8081米。

实验室条件下的测试设计

通过三种实验验证系统可靠性：手动电位计模拟压力/电导率信号测试状态转换逻辑；Arduino UNO模拟器模拟CTD数据流交互；WIKA手压泵（CPP30型）实压测试（图8）。压力以8.3 dBar/分钟速率变化，系统成功识别下沉、海底检测（深度>200 dBar）、锚系观测和上升四个阶段，数据文件记录完整。

阿塔卡马海沟的实测结果

在2023年IDOOS（Integrated Deep Ocean Observatory）航次中，着陆器在阿塔卡马海沟7708米深处成功完成18小时锚系观测（图9）。烧蚀线TbW3设置18小时延时释放压载，B1采水瓶在7100米深度触发，机械臂通过TbW4即时展开。回收后验证了生物捕获（图12）和数据完整性，日志文件显示控制变量解码无突跳。

海洋科学成果

剖面数据揭示显著水文变化（图11）：温度从表层17°C降至2500米处2.3°C（温跃层），6000米以深因绝热效应微升至2.1°C；溶解氧在500米出现氧跃层（300→0 μM），700米回升至125 μM，4000米达160 μM后缓慢降低；电导率呈指数下降后逐渐回升。锚系模式数据显示温度、氧浓度和电导率稳定，但压力呈现12.5小时周期的潮汐波动。生物采样发现Eurythenes atacamensis（图12a）和Dulcibella camancha等新物种，尼斯科瓶采集的水样通过DNA分析揭示了3000米以深后生动物（metazoans）的分布特征。

该研究成功研制了一套集成化观测系统，通过自适应配置仪器参数和能效优化，实现了深渊环境从水柱剖面到海底时间序列的全方位观测。系统在阿塔卡马海沟的应用不仅获取了高质量的物理-生化数据，还通过机械陷阱和尼斯科瓶采集到新型底栖生物样本，为揭示超深渊生态系统（hadal ecosystems）的生物适应机制提供了关键技术支撑。该设计的可扩展性为未来引入人工智能视觉技术、机电陷阱等创新功能奠定了基础，展现出开源硬件在深海探测领域的巨大潜力。