煤矿探测机器人远程监控系统：实时性与可靠性研究

“这篇硕士研究生学位论文主要探讨了人工智能在煤矿井下探测机器人远程监控系统中的应用，特别是机器学习技术在优化系统性能上的作用。研究涵盖了网络传输通信协议选择、网络延迟分析、视频图像压缩以及实时控制等多个方面。” 文章详细阐述了如何通过人工智能和机器学习技术提升煤矿井下探测机器人的远程监控效能。首先，针对网络传输通信协议的选择，论文分析了不同协议对网络延迟的影响，以确保数据传输的高效性。在网络延迟问题上，作者深入研究了导致延迟的各种因素，并提出了补偿环节和高频采样处理等策略，旨在减少和消除延迟。这一部分的关键在于提高系统的实时性，确保机器人能够根据实时数据进行反应。 论文还介绍了采用MPEG-4标准进行视频图像压缩的方法，这是一种广泛应用于视频编码的标准，能够有效降低数据量而不失真。同时，结合RTP（Real-time Transport Protocol）和RTCP（Real-time Transport Control Protocol）协议，保证了视频图像在传输过程中的质量和可靠性，进一步增强了远程监控系统的实时性能。 在软件设计层面，研究者利用Windows XP操作系统，基于VC++和MFC库开发了底层应用程序，并将其封装为DLL动态链接库，以便于与使用VB（Visual Basic）编写的可视化界面无缝集成。这种设计方法简化了用户操作，使得远程监控更加直观和便捷。 通过实验，作者建立了一个无线局域网络，对机器人的基本运动控制进行了远程监控测试，验证了所研究系统的有效性和稳定性。实验包括远程视频采集和操控，证明了该系统能够在煤矿事故中快速获取井下环境信息，为指挥者提供及时的数据支持，同时减少了二次灾害的风险。 关键词：煤矿井下探测机器人、远程监控、井下通信、网络延迟、视频采集、可视化界面 这篇论文对煤矿安全有着深远的意义，它提出的解决方案有助于减少矿难损失，提升救援效率，并为未来智能采矿技术的发展提供了理论基础和技术参考。