井下煤炭钻井技术是我国的一项关键性技术,通过将测量单元安装于随钻内,采集传感器信息,实现定向水平钻机轴迹的测量及绘制。近年来应用最为普遍的是钻井液压脉冲传输,但大部分钻井施工依然采用经验盲钻,由于许多煤矿地质条件较为恶劣复杂,使得测量结果不准确,无法正确定位钻机位置,经常发生钻杆折断或无法回收等严重问题。目前国内大力发展钻井技术,逐步朝着智能化方向前进,不仅能够解决上述问题,智能化钻井技术还使得钻井项目的施工更加容易,项目完成效率明显提高。所以,研究煤炭井下随钻测量技术对我国煤炭开采领域、石油钻井领域及地质勘探工程具有显著意义。本研究以水平定向钻机作为对象,利用自主研发的随钻测量单元,安装于钻机内,收集传感器姿态信息,优化该姿态信息经轨迹模型算法实现钻机轴迹三维可视化,具体研究如下:（1）根据目前现有的随钻设备、实验平台和应用场合对随钻测量系统展开研究,内容包括自主研发的随钻测量单元、姿态传感器校正动静态算法、轨迹修正算法,以及实现轴迹不确定误差椭球三维可视化,实现随钻轨迹精确测量及绘制。（2）为保证所绘轴迹的准确性,需要不断对姿态传感器解算精度的相关技术进行创新和优化,以减少实际作业过程中钻孔真实轨迹与理想轨迹的偏差。针对以上问题,本研究提出了仿生学算法及经典机器学习相结合的联合校正算法,并解决传感器三轴不正交问题。利用本研究算法,姿态传感器数据精度得到了明显的提高。（3）随钻姿态由惯性传感器与磁传感器解算得到,但是惯性传感器中陀螺仪存在缓慢的时变偏差,尤其是随钻测斜仪的防震保护措施的漏洞将会加大陀螺仪的偏差,陀螺仪的输出是角速度数据,解算姿态角是对角速度的积分,将会导致误差随时间积累越来越大。所以方法是将提陀螺仪的输出设为系统状态值,利用加速度计与磁强计的测量值来校正该状态值。本研究以传统的滤波算法为基础,提出顺序自适应平方根无迹卡尔曼滤波算法（OSS-ASRUKF）,该算法能够有效改善姿态传感器动态误差,尤其是陀螺仪的动静态误差。