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龙图腾网获悉中南大学;刚波夫矿业股份有限公司申请的专利智能钻孔偏斜检测机器人及其应用的钻孔纠偏方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120350948B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510816768.4，技术领域涉及：E21B47/0228；该发明授权智能钻孔偏斜检测机器人及其应用的钻孔纠偏方法是由李冲;邱贤阳;钱兆明;郑斌;高嵛飞;李彦昌;韩斌;陈为中;史秀志设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能钻孔偏斜检测机器人及其应用的钻孔纠偏方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能钻孔偏斜检测机器人及其应用的钻孔纠偏方法，机器人本体具有小于钻孔直径的筒形壳体，筒形壳体末端连接回收缆线，头端设置若干传感器模块，在筒形壳体的外侧壁沿周向对称设置至少三组弹性机械撑臂，所述弹性机械撑臂在机器人本体进入孔内与孔壁压紧，并通过支撑轮与孔壁实现滚动接触，所述机器人本体在壳体内设有与传感器模块通信连接的控制单以及电源。本发明提供的一种智能钻孔偏斜检测机器人及其应用的钻孔纠偏方法能够实现地质钻孔过程中的偏斜监测，通过智能分析实现钻孔实时自动纠偏，有效提升钻孔精度和作业效率，显著提升钻孔施工质量，适应恶劣钻孔环境，可扩展应用于爆破炮孔、地质勘探孔等多种地质钻孔场景。

本发明授权智能钻孔偏斜检测机器人及其应用的钻孔纠偏方法在权利要求书中公布了：1.一种钻孔纠偏方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采用智能钻孔偏斜检测机器人放入前段钻孔的孔口，所述智能钻孔偏斜检测机器人包括机器人本体（1），所述机器人本体（1）具有小于钻孔直径的筒形壳体，筒形壳体末端连接回收缆线（6），头端设置若干传感器模块（2），所述传感器模块（2）包括MEMS惯导模块（21）、三维激光扫描探头（22）、超声波传感器（23）和视觉传感器（24），所述机器人本体（1）在壳体内设有与传感器模块通信连接的控制单元（3）以及电源（5），驱动机器人本体沿前段孔壁行进，机器人本体行进过程中，由传感器模块的MEMS惯导模块采集机器人在孔内的姿态数据，三维激光扫描探头扫描孔壁采集孔壁三维点云数据，超声波传感器采集机器人与孔壁之间的距离数据，视觉传感器采集孔壁的环境数据； S2、将采集的机器人姿态数据、孔壁三维点云数据和环境数据去噪，然后通过粒子滤波算法进行融合，结合钻孔坐标系建立前段钻孔的钻孔轨迹三维模型，所述钻孔轨迹三维模型的构建包括如下步骤： S21、通过机器人姿态数据在钻孔坐标系下对粒子进行初始化，根据MEMS惯导模块采集的初始机器人姿态数据，随机生成大量的粒子，为第i个粒子在k时刻的粒子，X代表系统状态向量，包括机器人姿态数据在钻孔坐标系中的位置信息以及机器人的姿态角，N是粒子的总数，k代表当前时刻，k-1代表上一时刻，每个粒子都带有一个权重，初始时所有粒子的权重相等，； S22、基于系统的状态转移方程，利用MEMS惯导模块采集的上一时刻机器人姿态数据预测下一时刻粒子的状态，状态转移方程如下： ， 为上一时刻粒子代表的机器人姿态数据，其中f是状态转移函数，是上一时刻输入钻机的预定钻孔参数，是过程噪声，其服从高斯分布，为过程噪声协方差矩阵，根据状态转移方程对上一时刻的每个粒子进行预测，得到下一时刻粒子代表的机器人姿态数据； S23、将三维激光扫描探头采集的孔壁三维点云数据和视觉传感器采集孔壁的环境数据作为观测数据用于更新粒子的权重，首先通过下式获得粒子观测值， ， 其中是第i个粒子在k时刻的观测值，h是观测函数，是观测噪声，其服从高斯分布，为观测噪声协方差矩阵； 然后根据预测的粒子状态和观测数据，通过下式计算每个粒子的权重更新值， ， 其中是在粒子状态下观测值的概率密度函数； 最后对所有粒子的权重进行归一化处理； S24、对权重更新后的粒子进行重采样，按照粒子的权重大小，从当前粒子集中重新采样M个粒子，由重采样后的粒子集替代原粒子集，所有重采样后的粒子权重重新设为； S25、机器人行进过程中，对持续采集的机器人姿态数据、孔壁三维点云数据和环境数据通过重复以上步骤进行迭代，对获得的一系列钻孔坐标系下的粒子状态进行拟合建立前段钻孔的钻孔轨迹三维模型； S3、通过钻孔轨迹三维模型获得前段钻孔的偏斜数据，若偏斜数据中的偏斜角大于偏斜阈值，智能钻孔偏斜检测机器人将前段钻孔的偏斜数据反馈到钻机控制系统执行后段钻孔的纠偏； S4、若钻孔轨迹三维模型获得前段钻孔偏斜数据中的偏斜角小于或等于偏斜阈值，将采集的机器人姿态数据、孔壁三维点云数据和环境数据输入经过训练的钻孔偏斜预测模型，对后段钻孔发生偏斜的趋势进行偏斜数据的预测，并输出预测的偏斜数据反馈到后段钻孔的钻机控制系统。

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