煤矿井下环境信息和设备运行状态检测是保障煤矿生产安全的重要举措。随着科学技术的发展,研发煤矿巡检机器人对关键区域和事故现场进行检测或探测成为研究的热点。由于煤矿井下地面巡检机器人存在占空比较大、巡检区域受限、巡检效率偏低等问题,本团队研发了煤矿四旋翼飞行机器人。为了保证煤矿四旋翼飞行机器人采集的气体浓度和视频图像等环境信息数据可靠、高效传输,本文主要研究环境信息数据压缩和重构问题。针对煤矿四旋翼飞行机器人环境信息检测问题,研究分析了煤矿四旋翼飞行机器人系统和井下环境信息检测需求,分析了飞行机器人在煤矿井下巷道中采集的环境信息数据特征,提出了煤矿四旋翼飞行机器人环境信息检测总体方案。针对煤矿四旋翼飞行机器人采集的环境信息数据有较大冗余问题,依据矿井空气中相关气体浓度规定标准及大气环境的气体浓度标准,采用基于阈值剔除的气体浓度信息数据压缩预处理方法,以及基于正交化曲线拟合的气体浓度信息数据压缩与重构算法,对气体浓度信息数据进行了处理。利用MATLAB对在模拟巷道采集的氧气浓度样本数据进行了压缩与重构算法验证,表明该算法对煤矿四旋翼飞行机器人气体浓度信息数据的压缩与重构的有效性。针对煤矿四旋翼飞行机器人在复杂环境中采集到的视频信息存在各种干扰、数据量较大等问题,研究分析了视频信息压缩原则、压缩特点、压缩与重构算法以及H.264编解码技术,在基于边缘检测的小波降噪视频信息数据预处理算法的基础上,融合基于多重小波变换的H.264视频信息数据压缩与重构算法,对飞行机器人在模拟巷道采集的视频图像信息数据进行了处理。通过视频图像预处理、压缩与重构实验,表明了算法的有效性。借助于本团队研发的煤矿四旋翼飞行机器人,集成本文研发的环境信息数据预处理、压缩与重构算法,在学校“煤炭主体专业综合实验实训中心”的煤矿模拟巷道进行了实验,通过对氧气和二氧化碳气体浓度环境信息数据以及视频图像信息数据的处理,表明预处理方法有效,数据压缩比较小、重构保真度高。