随着科学技术的发展,机器人遥操作技术不仅在工业、航天航空、海洋探测、医疗服务等方面占有重要地位。传统的遥操作技术只能控制远程机械臂的位置信息,如使用键盘、手柄等外部设备,虽然操作简单,但操作者与远程的机器臂可交互性差。为增强人机遥操作的交互性,通过利用操作者手臂信息,包括关节位置信息和手臂的刚度信息来远程控制机器人,同时可提高机械臂在不同工作环境中的安全性和轨迹跟踪准确率。柔性关节机器臂由于其特有的属性,被广泛应用于工业与服务业。但是,柔性关节机器臂因其模型的非线性和惯性参数不确定等因素,在实际应用中难以建模。而且,在遥操作过程中,机器臂经常作业在未知的工作环境中,会遇到各种各样的外界干扰。如何对机器臂建模,保证在遥操作中的跟踪精度,有效的抵抗外界干扰,是本文要解决的重要问题。人体手臂表面的肌电信号在一起程度可反应操作者的手臂刚度,并且表面肌电信号的采集具有非侵入性、无创性和操作简单等优点。本文通过利用操作者的手臂姿态和刚度信息为控制输入,以具有柔性关节的机械臂为平台,对系统的遥操作和抗干扰方法进行研究,主要包括:1)通过分析移动机器人在经典势场法下避障的缺点,如容易陷入局部最小值。提出了一种基于肌电信号的遥操作避障方法,能够解决当目标点、障碍物和机器人运动方向在同一条直线时,移动机器人容易陷入局部最小值的问题。2)操作者的手臂关节建模,计算操作者手臂的关节角度;根据标准DH参数法,将操作者手臂的肩关节和肘关节建模为一个5自由度的链式机械臂。将可穿戴设备分别放在操作者的上臂和下臂,计算肩关节和肘关节的关节角度。3)在机器臂模型已知的基础上,干扰观测器是一种常用的补偿低频干扰的有效方法。而机器臂的作业环境经常是未知的,在高频干扰施加在机器臂时,干扰观测器不具有补偿高频干扰的功能。通过对操作者手臂表面肌电信号的分析,设计出基于肌电信号的变增益控制器,实现抵抗高频干扰的功能。4)针对机器臂模型不确定问题,利用RBF神经网络进行逼近,将未知模型转换为已知模型。最后,通过实验仿真,验证了基于肌电信号的遥操作控制在抵抗机械臂外界干扰,提高轨迹跟踪的准确性。