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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种基于视觉的机械臂自动换钻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：CN116872214B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202311086571.7，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权一种基于视觉的机械臂自动换钻方法是由罗江南;李建平;高九华;陈开朗;张德义;刘磊;郝梦达;李雨泽设计研发完成，并于2023-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉的机械臂自动换钻方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉的机械臂自动换钻方法，从3D相机中获取钻杆点云，利用深度学习模型分割出钻杆点云，提取钻杆点云，然后计算出钻杆位姿。通过3D相机采集包含夹持器与动力头的点云数据，通过深度学习模型分割提取出动力头和夹持器的特征点云，通过动力头和夹持器中心点位置计算出钻杆安装位姿。通过坐标变换将钻杆位姿及钻杆安装位姿从深度相机坐标系下转换至机械臂基座坐标系下，利用电液比例控制机械臂沿规划的轨迹运动，完成取钻与上钻动作。本发明可实现钻杆的自动寻钻及自动换钻，有助于实现钻机的无人化及自动化钻进。

本发明授权一种基于视觉的机械臂自动换钻方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉的机械臂自动换钻方法，其特征在于，包括 S1、确定钻杆位姿：从3D相机中获取钻杆点云，通过深度学习模型分割出钻杆点云，提取钻杆点云，计算出钻杆位姿； 所述钻杆点云的提取方法为： 获取钻杆点云，利用第一深度学习模型分割出钻杆点云；从3D相机获取的点云中提取钻杆点云；采用点云补全算法估计重建出整根钻杆点云；利用第二深度学习模型将钻杆分割为钻杆公头和钻杆主体；滤波，去除离散点；其次，获取动力头和夹持器的点云：通过3D相机采集包含夹持器与动力头的点云数据；滤波，去除离散点；深度学习模型分割提取出动力头和夹持器的点云；3D点云补全算法重建出完整的夹持器与动力头点云； 所述钻杆位姿计算方法为： 通过深度学习模型将钻杆分割为钻杆公头点云和钻杆主体点云；利用钻杆主体点云求得钻杆主体的中心点，利用钻杆公头点云求出钻杆公头的中心点；以钻杆主体中心点及钻杆公头中心点计算出钻杆位姿； 点云形心计算方法如下： 将三维点云数据在xoy平面投影为二维图像，选取x-d：x+d，y-d：y+d范围内钻杆上的点xi，yi，i=1，2，...n,n为点簇的数目，求出投影点云形心xi，yi对应的z轴坐标zi，对点簇的坐标xi，yi，zi取平均值，得到钻杆表面的中心坐标，其中： ，，1 采用上述方法求出公头的表面中心坐标； 利用以下公式计算钻杆主体中心坐标：2 3 4 式中：O为坐标系原点，，为已知钻杆和公头表面中心点，r为钻杆圆柱体半径，为与的夹角，因为管螺纹的锥角很小，近似于与钻杆轴线平行； 采用上述方法求出公头的表面中心坐标，钻杆姿态用表示； S2、确定钻杆安装位姿：通过3D相机采集包含夹持器与动力头的点云数据，通过深度学习模型分割提取出动力头和夹持器的点云；利用夹持器与动力头的形心得到夹持器与动力头中心点位置，通过动力头和夹持器中心点位置计算出钻杆安装位姿； S3、自动换钻：通过钻杆位姿和钻杆安装位姿确定取钻和上钻位姿；通过坐标变换将钻杆位姿及钻杆安装位姿从深度相机坐标系下转换至机械臂基座坐标系下；确定机械臂初始位姿，利用电液比例控制机械臂沿规划的轨迹运动，完成取钻与上钻动作。

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