摘要
面向复杂环境下机器人的精细作业任务，人-机-环境相交互的遥操作控制是现有技术条件下的可行方案。然而，固有的通信时延使得遥操作控制系统的稳定性和透明性通常难以兼顾，且系统的强耦合非线性特性、各种不确定性（包括参数不确定、建模误差和外干扰等）以及主端临场感不足等问题也会给系统的透明性带来额外的技术挑战。因此，为满足近年来复杂环境作业中日益增长的高精度和临场感需求，本论文深入研究了上述技术挑战，系统性地提出了考虑优越透明性的遥操作四通道双边控制算法、考虑全局稳定性的遥操作时延双边控制算法、考虑多机器人协同作业的遥操作时延多边控制算法、考虑多机器人编队避障的遥操作时延多边控制算法以及考虑力觉、视觉的遥操作系统作业环境有效再现方法，最终保证了遥操作系统在环境中的高精度作业，同时为操作者提供优越的临场感。 本论文共分为七章，分别对应如下内容： 第一章，阐述了遥操作控制的研究背景和研究现状，归纳了遥操作控制研究的难题，最后概述了本论文的研究意义和研究内容。 第二章，针对非线性遥操作系统的优越透明性需求，不考虑通信时延，提出了一种基于扰动观测器的四通道双边控制算法。设计适用于非线性遥操作系统的新型四通道结构，并在主从端分别设计跟踪轨迹规划器和基于扰动观测器的滑模控制器，实现了遥操作过程中的优越位置跟踪性能；同时，通过选择适当的主端跟踪轨迹规划器参数，实现了遥操作过程中的优越力反馈性能，为操作者提供力觉临场感。最后，平台对比实验验证了所提出的算法能够实现系统的优越透明性。 第三章，针对非线性遥操作系统时延下的全局稳定性需求，提出了一种基于非功率信号传输的时延双边控制算法。考虑系统固有的通信时延，设计了新型的通信结构，通过环境估计器构建的作业环境通用模型，将估计的环境参数传输到主端进行主端环境力矩的有效再现，避免时延遥操作系统中由于功率信号相互传输而带来的耗散稳定性问题；随后，在主端设计环境重构器，实现了环境作业力矩的有效再现，为操作者提供力觉临场感；进而，通过在主从端分别设计跟踪轨迹规划器和基于模糊逻辑的自适应反演控制器，保证了时延下系统的全局稳定性，并实现优越的位置跟踪性能；最后，平台对比实验验证了所提出的算法能够兼顾系统的全局稳定性和优越透明性。 第四章，针对非线性遥操作系统中的多机器人协同作业需求，提出了一种基于径向基神经网络的时延多边控制算法。考虑主从端的通信信号类型、通信匹配等问题，构建了新型的多边通信结构，并将环境估计器估计的环境参数传输回主端，实现环境作业力的有效再现，以提升操作者的力觉临场感；随后，通过在主从端分别设计跟踪轨迹规划器和基于径向基神经网络的自适应滑模控制器，保证了时延下系统的全局稳定性，并实现了优越的位置跟踪性能；进而，设计了协调力分配算法以实现从端多个机器人的协同作业；最后，平台对比实验验证了所提出的算法能够解决全局稳定性和优越透明性难以兼顾的难题，同时实现从端多个机器人的协同作业。 第五章，针对非线性遥操作系统中的多机器人编队避障需求，以领航者-跟随者的模式，提出了一种新型的“一对多”时延多边控制算法。针对存在障碍物的作业环境，设计了从端避障规划器，通过人工势函数避障算法以实时躲避障碍物，针对该算法存在的局部最小点问题，还提出了领航者切换算法，并在主端构建虚拟力反馈，以指导领航者摆脱最小点；随后，分别设计了主端控制器和从端编队控制器以保证系统的全局稳定性；最后，平台对比实验验证了所提出的算法能够保证系统的全局稳定性，同时实现优越透明性和从端多个智能体的编队避障。 第六章，针对非线性遥操作系统中临场感不足的问题，提出了一种考虑力觉、视觉的作业环境有效再现方法。基于从端真实视频信号，在主端重构了其虚拟作业场景；随后，基于原位数据和上述章节提出的力觉感知与再现方法，实现了主端的力觉反馈、虚拟作业场景再现以及原位数据呈现，进一步提升了临场感；最后，针对深海沉积物采样和水下管线对接作业任务，选取5名志愿者开展水下作业的模拟训练和用户调研研究，并基于主从异构映射和遥操作控制算法，实现了力觉、视觉临场感辅助的水下遥操作应用示范。 第七章，归纳总结了本论文的主要研究工作，提炼了创新点，并对后续的研究工作进行了展望。
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