1、基于Internet的遙操作機器人系統(tǒng)是一種以Internet作為通信媒介，主端操作者操作遠端機器人完成指定動作的綜合控制系統(tǒng)。它充分利用了Intemet網(wǎng)絡的普及性、易接入性以及資源的廉價性等優(yōu)點，未來具有廣闊的發(fā)展前景。但是基于Internet的網(wǎng)絡傳輸時延的時變性、抖動性等問題成為遙操作機器人系統(tǒng)發(fā)展的瓶頸難題。
　　本文首先通過實際的網(wǎng)絡往返時延(Round Trip Timedelay, RTT)測量獲得了大量的時延數(shù)據(jù)

2、，分析研究了網(wǎng)絡時延的自相關性和概率密度分布特性，得出分段時延近似滿足平移伽馬分布。
　　然后，基于RBF(Radial Basis Function)神經網(wǎng)絡構建了時延預測模型。該模型先利用支持向量機算法對時延分類，然后建立多個不同的RBF神經網(wǎng)絡，利用分類得到的樣本集分別訓練神經網(wǎng)絡，最后根據(jù)切換規(guī)則，利用訓練好的神經網(wǎng)絡做時延預測。多個不同的RBF神經網(wǎng)絡模型區(qū)別在于隱含層神經元的數(shù)目、中心向量以及隱含層到輸出層的權值連接不

3、同。本文利用二分K-means聚類算法得到隱含層神經元的聚類中心，隱含層神經元的數(shù)目就是聚類中心的數(shù)目，并利用粒子群優(yōu)化算法確定隱含層到輸出層的權值連接。并通過實驗對比驗證了模型的有效性。
　　最后，改進了現(xiàn)有的TCP超時重傳機制和擁塞控制機制。提出了改進的TCP超時定時器算法和改進的TCP擁塞窗口增大和減小算法。并將改進后的算法整體運用于機器人手臂的仿真實驗中，通過NS2仿真實驗驗證了新的TCP超時重傳機制在提高網(wǎng)絡吞吐量，降低