机器人遥操作是实现有害或危险环境下作业的有力手段，是遥科学系统的重要组成部分。它研究的主要内容是人类与机器人如何合作，使人类能在远离活动现场的地点，完成和参与现场活动，使人类能够远离那些不利于、不允许人类在其中生存和工作的环境，远距离地完成和参与在那些环境中进行的活动。

　　机器人遥操作系统的大问题是信息传输过程中的不确定延时，乱序丢包等，从而给系统的稳定性，可靠性造成很大的影响。从远程控制的体系结构方面关于机器人遥操作的研究成果可分为三类：预测显示/控制、双向控制和遥编程。这些方法在很大的程度上解决了机器人遥操作系统初所提出来的任务。然而，随着应用的不断深入人们发现：现有的技术远远不能满足现实的需要。其中突出的问题是：当机器人处于动态的非结构环境中的时候，由于很难对机器人现场进行建模，再加上原有的问题使得遥操作的效果很不理想。为此，人们提出了许多思路。例如基于行为的控制方法，基于事件的方法，混杂控制方法等。其中基于事件的方法由于采用了非时间基的时钟来推动整个系统的运动，从而巧妙地绕开了信息传输的不确定时延并保证了系统的稳定性。基于行为的控制方法则针对不同的机器人行为定义与其对应的传感信息输入，并制定了相应的控制律。这种方法能够使机器人灵活地对变化的环境作出反映。混杂控制则是在基于行为的控制方法的基础上既考虑了动态的非结构环境也考虑了在完成任务的基础上系统的性能指标的方法。

　　本文在基于事件控制的基础上，采用混杂系统既需要对―究对象！观信息进行把握同时端她能则称服中的变迁集合在//态下状态使bookmark3的状态反馈控制综合来提高原有遥操作系统的机器人反应行为。

　　2基于事件控制的遥操作（Event基于事件的规划与控制是由谈自忠和席宁于1993年前后提出的。初是用于多机器人协作，近又应用于遥操作和网络机器人控制。其理论的基本点在于引入一个不同于时间的新运动参变量，该变量随控制过程的进行而更新，实时的传感信息是这种更新的依据。系统的理想输出是此参量的函数，在系统运行过程中，通过规划器实时修正系统的目标输出值，使得系统运动规划过程成为实时过程，具有了自适应的特性，更利于得到优良控制效果。

　　对于引入遥操作系统中的基于事件控制，由于选取的新运动参量为时间t的非减函数从而巧妙地避开了变化时延。因为在遥操作中这种控制与规划思想的表现是“走走停停”，机器人在没有获得操作者的下一个指令之前，一直处于静止状态。它实际上假定机器人的静止代表着其运行的环境也不发生改变。然而，随着应用的不断拓广，要求机器人在动态变化的，非结构环境下完成特定任务越来越多，这种条件下原有的基于事件遥操作显然不能满足需要。

　　3.1混杂系统随着人们对客观世界认识的不断深入，人们发现原有的对各类系统特别是人造大系统诸如智能高速公路，飞行控制系统，机器人控制等的认识远远不能满足需要。因为原有研究对象是在“纯粹”的假设下的模型。即要么是离散的，要么是连续的。（前者表现为自动机，Petri网。本文从略。仅讨论它的基于事件特性。

　　在混杂Petri网HP中，推进系统前进的时钟是时间t的非减函数事件e（即e变迁），R+而不是时间t，这样一来原有系统的所有的关于时间的变量的演化相应地转到关于事件的变量演化了。

　　有了上述说明，我们定义基于事件的混杂Petri网为EHP.在EHP上增加表示外部控制输入的控制库所（图示中用小方框表示）和连接控制库所与变迁的有向弧，便构成了受控基于事件的混杂Petri网模型CCEHP）连接控制库所和变迁的有向弧集合。CEHP的状态是指其状态库所的状态，也就是构成CEHP的EHP的状态。

　　某变迁的输入库所中如果至少包含一个控制库所，称之为可控变迁；所有可控变迁构成的集合称为可控变迁集合。记为Tc=T，Tc=3户c，（pt）c.不属于Tc的变迁构成了不可控变迁集合T=TTc.不可控变迁不能通过控制行为禁止。

　　状态S=（M，x）下，变迁集合T在EHP中使机器人能。

　　1，称变迁t在控制下控制使能。控制使能。CEHP中的变迁集合T在控制u下，如果Vt6都控制使能，则称变迁集合T！在控制u下控制使能。

　　T，如果在状态S=（M，X）和控制u下，同时为状态使能和控制使能时，称变迁集合T！在状态S和控制u下使能，定义4：我们定义那些只要使能就触发的变迁为强迫变迁Tfor.（，S）表示定义1和定义2其中S是状态集X中的任意状态。

　　义本节内容是在基于事件方向上的推广。

　　4.1状态反馈：u构成闭环系统H，其中/是定义在状态集x上的全函数。

　　态S下状态使能，在控制/（S）下控制使能，则称变迁集合T！在状态S下使能。

　　用/（S）代替§中的外部控制输入u就构成了状态转移函数S：2TUeXlx4.2极大不变谓词定义6：给定的一个函数到集合0，1上的一个映射。定义在状态集X上的全部谓词构成的集合记为I.则称Q是（T，e，T/r）不变的。

　　（WPt（Q）和WLPt（Q）分别是谓词Q在变迁t下的弱预条件和弱自由预条件。相关的定义请变谓词是一定存在的。可以通过上述定义7的公式迭代求出。所求出的这个终的（Tu，e，T/r）不变谓词就是所要求的极大不变谓词。定义该极大不变谓词与系统的输入函数等价，则构成极大不变谓词的状态反馈函数。

　　F2是操作者做出的决策所施加的力，D！1是该决策对应的期望距离值。D1是经过检测的合法的期望距离值。D2是实际的处于的机器人与障碍物之间的距离值，D3表示两个障碍物的先后关系。F1是实际距离值对应的反作用力。T是控制小车运动的命令。

　　方框Filter是专门用来对用户的命令进行检查的，以防止“不安全”的命令。为了验证我们的想法，我们设计了如下的实验：操作者通过游戏杆（经过互联网）发送距离值给机器人。使机器人跟踪其前方的两个以变化速度向前运动的障碍物，并与快的障碍物保持该距离值。同时机器人将它与被跟踪对象的距离值反馈给游戏杆（经过互联网）系统方框图这里，为了便于表示。我们将整个系统分成三部分了，实线部分代表运动的机器人及障碍物系统，是离散部分。Petri网各部分表示意义如下：的机器人，t1：接收到机器人与障碍物之间的实际距离。t2：游戏杆表现的反作用力，t3：操作者发出的决策力，t4：将决策力转换成期望的距离值，t5：检测操作者的命令是否“安全”，t6：发出命令，t7：决定是否减速，t9：纵向运动（保持距离）t10，t11：开始横向运动（跟踪运动快的障碍物），t12，t13：横向运动结束t14：机器人收集现场信息，t15：将机器人与障碍物之间的距离信息发送出去，t16：障碍物与机器人之间的距离比较，pi，P2：两个运动的障碍物，P3，P4：跟踪障碍物的机器人。

　　圆圈内数字之间是相互对应的。例如：①对应①，从而整个系统构成闭环。

　　根据这个机器人的混杂PeLri网图，我们就很容易地用谓词表示我们实验的要求（要求：动态跟踪这两个障碍物中较快的那个，并与之保持操作者所要求的距离）。

　　其中，C（p）（=12）表示机器人如果以某一运动速度达到对方所需的事件数（用这种事件数表示障碍物与机器人的距离值）。C（p）（=3，4）表示机器人与障碍物之间要保持的距离在某一速度下所需的事件数。

　　不变时，在整个运动过程中机器人的固有频率是随着运动参数的变化而变化的；②机器人在运动的过程中会出现固有频率明显下降的可能，因而导致机器人的动态性能变差；③在末端的运动轨迹形状与运动规律不变的情况下，若初始位形发生改变，则在运动过程中机器人固有频率的变化规律也将随之发生改变，因此可以通过改变机器人的初始位形来提高机器人在整个工作过程中的固有频率。

　　在结构参数不变的情况下，运动参数对柔性机器人固有频率的影响变得十分显著。对于不具有冗余刚性自由度的柔性机器人而言，其运动参数的调整是十分困难的。但在实际应用中，某些机器人在正式投入使用之前，其与工作目标之间的相对位置在一定范围内是可以调整的，并非不能改变。因此，本文对提高这些初始位形可变的柔性机器人运动状态下的固有频率进行了研究，提出了通过规划机器人的初始位形来适当调整运动参数从而提高系统固有频率以改善机器人动态性能的方法，并且给出了相应的算法。这种方法可以在机器人投入使用之前离线计算，从而找到一个能使机器人在执行给定任务的过程中具有较好工作性能的初始位形。该方法在实际应用中容易实现，还可以很方便地与现有的各种柔性机器人控制方法相结合，从而起到更好的控制效果。