随着控制、传感、机械等学科的飞速发展,机器人技术已经广泛应用于国民生产生活中,并崭露出强大的生命力。作为机器人的分支,遥操作机器人因其具备远程操作和危险作业能力等优势受到了学术界和工业界的广泛关注。现有的遥操作机器人由于存在人机交互能力弱、感知能力差、智能化程度低等问题,导致其应用受限,因此,如何解决以上问题不仅是遥操作机器人发展的关键,同时也具有非常重要的理论和应用价值。本文提出的面向遥操作机器人系统的人机交互控制与智能学习方法旨在从人的视角研究如何更加安全、自然地与遥操作机器人进行交互,并尽可能提升遥操作机器人系统的智能化程度,重点阐述人为因素和遥操作机器人之间的交互关系。遥操作机器人系统的人机交互控制与智能学习技术是控制科学、计算机科学、机械科学、人工智能技术、生物信号处理技术等多种学科的交叉,对遥操作机器人系统的人机交互控制方法、机器人任务学习模型、机器人的感知学习模型等多种要素展开研究,充分发挥机器人的特性、人类的主导性与智能性,实现两者的优势互补、相互协作。本文的主要研究内容如下:一、为了使遥操作机器人能够安全、友好的进行人机交互控制,本文提出了一种基于操作者行为特征的控制方案。首先,针对操作者在遥操作过程中的肌肉活性进行分析,提出了基于肌电信号变化特征的变增益控制和混合控制的方法,可以实现遥操作机器人系统的友好交互。同时,针对操作者操作过程中的震颤情况进行了分析,提出了基于支持向量机的震颤滤波器。最后,通过多个对比实验验证了人机交互控制方案的有效性。二、在保证遥操作机器人安全友好交互的基础上,为了提高遥操作机器人的类人化程度和感知学习能力,本文提出了一种机器人任务学习框架,并设计了一种基于肌电信号的人机交互界面。首先,该学习框架可以构建操作人员-机器人-任务之间的关系,对人机交互任务进行建模,产生连续、平滑的任务模型,遥操作机器人通过对任务模型的学习,可以获得操作者的操作技能。其次,通过人机交互界面,操作者可以根据操作过程中肌肉活性的变化和遥操作机器人系统的触觉感知,对交互环境合理地做出反馈,发出正确的控制命令操控远程机器人;同时通过对交互任务轨迹、操作者肌肉刚度等信息进行表征,可以获取人机协作任务模型与操作者的控制意图。最后,通过多个实验验证了类人化操作和感知学习方法的有效性。三、针对移动机器人的遥操作友好人机交互避障问题,本文提出了一种混合共享控制的遥操作控制方案。在人工力场方法的基础上,提出了基于肌肉活性的混合共享控制策略,解决避障中人机交互性能不足的问题。最后,通过实验验证了该方法的有效性与优越性。