基于网络的遥操作机器人系统关键技术研究

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1、华中科技大学博士学位论文摘要J近年来，基于网络的遥操作机器人研究受到了普遍的关注，并形成了机器人学领域中最活跃的研究热点之一。基于TCP／IP的当代计算机网络通讯技术打破了传统通讯方式的限制，通过网络，可以将机器人遥操作分布到网络远端，延伸了人的感知范围，操作者可以对远距离的机器人进行操作，改变了传统点到点式的机器入控制方式，更多的人可通过网络来共享使用远端的机器人，使传统的机器人遥操作技术发生了结构和方式上的重大变革，而且也为网络开辟了新的应用领域。夕／针对基于网络的遥操作机器人系统的研究现状，以及各种控制方式的特点和存在的问题，本文将智

2、能体(Agent)技术运用到遥操作机器人系统中，提出了一种网络环境下的遥操作机器人MAR模型，即人一智能体一机器人模型。着重探讨了这种遥操作机器人控制器中的各个Agent系统的功能和工作原理，以及面向Agent的系统建模、决策、规划、协调和任务的执行。／为了提高遥操作系统的智能性、实时性和对环境的适应性，本文提出了以多传感器融合为基础，在遥操作机器人控制器中采用基于慎思型Agent和反应型Agent的多Agent体系结构。在高层采用融合图象和超声测距的实时任务规划，以及基于模糊推理的机器人运动轨迹规划，以提高系统的智能性和自主性：在低层采用

3、基于多传感器的反应式行为控制，实时地处理意外事件的发生，提高系统的实时性和对环境的适应性。讨论了基于网络的机器人遥操作多任务命令的管理和调度问题，并提供了相应的模型描述。网络延时具有随机性和可变性，通过大量的实验测量，本文提出了一种网络延时模型，分析了网络延时和命令数据包丢失对基于网络的机器人遥操作系统所造成的影响，并提出了相应的解决办法。通过采用命令缓冲池和位姿发生器来解决遥操作命令的延时到达和丢失，并提出了一种预估算法以减少网络延时所造成的误差。机器人工作场景的远程视频传输是基于网络的遥操作机器人系统的重要组成部分，对于提高人机交互的友

4、好性起着重要的作用。本文介绍了一种端到端的自适应视频传输协议。根据视频传输的服务质量(QoS)要求以及网络流量的自相似性，提出了一种端到端的基于双时间尺度的自适应视频传输速率控制策略，发送不同服务质量的数据：在小时间尺度上，根据接收方反馈的网络延时和数据包丢失率等QoS信息，发送方自适应地调整视频发送速率，实现反馈控制；在大时间尺度上，根据网络流量的长相关性，预测网络状况，发送方控制视频编码的量化步长，发送不同华中科技大学博士学位论文质量的视频数据，控制进入网络的视频帧尺寸。从而使接收方能够得到稳定、连续的视频流，满足基于网络的机器人遥操作

5、视频监控的要求。本文还介绍了基于超声波测距技术的3-D输入设备的设计原理。采用检测渡越时间的方法，结合自动增益控制，自适应可变闽值技术和温度补偿技术，提高距离检测精度。经过空间解析几何运算，确定输入设备在空间坐标系中的位置和姿态。此外，本文还对这种输入设备的运动范围和分辨率进行了分析与求解，为超声波空间定位定向装置的设计研制和性能分析提供了理论依据。这种3．D输入设备可用于遥操作机器人系统中末端执行器的定位与定向、虚拟现实系统的3．D交互设备、头盔跟踪、视点导航和目标操纵等，于1999年9月获国家专利，专利号为ZL98242235．o。∥关

6、键词。遥操作机器人网络视频传输服务质量智能体多智能体系统延时3．D输入设备Ⅱ华中科技大学博士学位论文AbstractnleteleroboticsvianetworksuchasIntemetandIntranethasgainedconsiderableattentioninrecentyearsallovertheworld，andhasbeenahotresearchtopicinroboticsandautomationcommunication．TheTCP／IPbasedcomputernetworktechnologybrea

7、ksthroughthelimitsoftraditionaIcommunications，therobotCanbeteleoperatedvianetwork．bywhichtheperceptionofhumanbeingsisextended，andtheoperatorsCanmanipulatetheremoterobotandcarryoutsometasks．Asforrobotics，itlevelstheoperationfieldbyprovidingbetteraccesstoexpansivehardwarefro

8、monepointtOvirtuallyanywhere．Today’SInternettechnologyprovidesaconvenientwayforUStodevelo