随着信息技术的发展和互联网的迅速普及，通过Intemet实现机器人的远程遥操作已经成为机器人领域的前沿研究课题，具有重大的理论研究意义和广阔的实际应用前景。然而，由于Internet特殊的信号传递方式和控制机制，通讯时延是可变和不确定的，甚至是未知和无界的。该时延的存在严重降低了网络遥操作机器人系统的控制性能，破坏了系统的稳定性和透明性，为此，有效解决时延对系统的影响已经成为亟待解决的瓶颈问题。 从现有的结果看，对时延的动态补偿是解决网络遥操作系统时延问题的一种行之有效的方法。为此，从实际应用出发，利用一种改进的Smith预估器，本文着重研究了预估控制框架下的网络遥操作机器人系统。通过两个关键算法，解决了端对端时延的准确测量和预测问题，结合其它解决手段，最终实现了时延的动态补偿。此外，考虑其它相关控制策略，进一步研究了如何减小时延对系统影响问题，构建了多信息感知辅助的网络遥操作机器人系统，实现了图像伺服反馈控制下的遥操作机器人系统仿真平台。具体研究如下： 考察经典的Smith预估器，利用双轨迹Nyquist曲线原理，研究发现，当时延增大或时延估计误差增大时，为了担保系统稳定性，必须降低控制增益。为此，提出了一种新的改进型Smith预估器，在此控制结构下，通过控制器对系统输出的一种间接调节，模型输出能够自适应跟踪系统实际输出，获得了较高的控制增益。实验结果比较得出，所提出的改进型Smith预估器鲁棒性较好。从时延的补偿和控制角度看，对Smith预估器的理论分析和结构改进，是后面研究的理论基础。 考虑基于Internet实时控制系统，对网络单程数据传递时延的准确测量和预测是十分必要的。利用一种新的时钟同步原理，提出了一种在线的端对端时钟同步算法，解决了网络单程时延的准确测量问题。由于避免了前后向时延相等的假设，与NTP(Network Time Protocol)标准协议相比，取得了更高的时钟同步精度。进而，针对网络单程时延，利用一种多元预测原理，提出了实时在线的多元预测算法。实验结果显示，该预测算法对抖动幅度较小或具有一定突变规则的时延已经能够准确预测。 应用所提的改进型Smith预估器，构建了预估控制框架下的网络遥操作机器人系统。利用模型同步和时延缓冲技术，保证了主从端模型一致和时延为常，满足了预估器的控制要求。在此预估控制框架下，通过模型同步算法和时延缓冲器管理算法，有效增强了遥操作系统控制的透明性和实时性。除了现场视频和力反馈外，模型的虚拟显示进一步增强了系统的临场感。实验表明，通过所提控制策略和控制算法，所构建系统能够实现时延的动态补偿。进一步研究了预估控制框架下的网络遥操作机器人系统多性能控制优化问题。分析了多性能所包含的透明性、实时性、任务一致性和安全性，给出了相应的控制方法和控制策略，指出任务一致性是引起网络遥操作系统操作性能下降的一个重要原因。对模型同步和时延缓冲器进行了理论性总结，给出了性能最优的实现算法。理论分析和实验结果表明，所构建的系统已经能够处理较大突变或剧变网络时延。 利用多信息感知原理，通过对机器人传感器信息及网络单程时延以视觉、听觉等途径的知觉转化，构建了多信息感知辅助的网络遥操作机器人系统。通过操作者和文本的交互，实现了在直接速度控制基础上的远程命令控制。利用传感器信息和视频图像反馈在时间轴上的校准，解决了信息反馈的不同步问题。最后，遥操作实验验证了所构建系统的实用性和有效性。 由于图像特征点网络带宽占有率小，且图像伺服控制精确，利用基于Intemet机器人视觉图像伺服，能够实现机器人远程精确控制。分析了基于Intemet机器人视觉伺服系统基本原理，在工具箱(Robotics Toolbox for Matlab)基础上，通过Matlab与MicrosoftVC的连接，实现了机器人Puma560图像反馈视觉伺服系统的实时计算。最终，通过给出期望特征点轨迹的方式，操作者经过互联网能够实现对虚拟机器人的遥操作。 通过本文的研究，尤其是基于Intemet机器人系统一些基本问题的深入探讨，为今后进一步的研究打下了坚实的基础，同时也发掘出了一些新的研究问题和研究思路。