该文档属于类型a，是一篇关于新型远程操作系统架构的原创研究论文。以下为针对该研究的深度学术报告：

一、作者及发表信息

本研究由Jing-Zhe Xu（中国地质大学机械工程与电子信息学院）、Ming-Feng Ge（中国地质大学，通讯作者）、Zhi-Wei Liu（华中科技大学人工智能与自动化学院）、Wen-Yi Zhang与Wei Wei（清华大学电力系统国家重点实验室）共同完成。研究成果发表于IEEE Transactions on Industrial Electronics（Volume 69, Issue 3, March 2022），标题为《Force-Reflecting Hierarchical Approach for Human-Aided Teleoperation of NRSs with Event-Triggered Local Communication》。

二、学术背景

研究领域与动机

本研究属于机器人控制与远程操作（Teleoperation）交叉领域，针对网络化机器人系统（Networked Robotic Systems, NRSs）的多机协作远程操控问题。传统远程操作系统受限于单主单从（Single-Leader/Single-Follower）架构，无法适应复杂任务需求（如太空探索、核操作等场景下的多机器人协作）。

核心挑战

1. 通信效率：传统集中式架构通信成本高；
   
2. 力反馈精度：环境交互力（Environment Interaction Force）的传感器测量存在硬件成本高、误差大等问题；
   
3. 固定时间收敛（Fixed-Time Convergence）：现有算法难以保证系统状态在不受初始值影响下的稳定时间收敛。
   

研究目标

提出一种新型分层控制框架（Force-Reflecting Hierarchical Control, FRHC），整合事件触发通信（Event-Triggered Communication）、耗散性控制（Dissipativity-Based Control）与固定时间力观测器（Fixed-Time Force Observer），实现多机器人系统的高效分散控制与高保真力反馈。

三、研究方法与流程

1. 系统架构设计

研究对象：由1个主机器人（Leader）和n个从机器人（Followers）构成的NRS，通过事件触发的本地通信互联（图1）。

关键创新点：
- 人机协同通信：人类操作者可动态选择从机器人的通信权重（Weights）以优化任务分配；
- 弹性拓扑结构：图论描述通信拓扑，定义拉普拉斯矩阵（Laplacian Matrix）与邻接矩阵（Adjacency Matrix），支持动态调整。

2. 控制框架（FRHC）

分层结构包含以下模块：
- 耗散层（DIL）：通过滑模控制（Sliding Mode Control）保证系统能量耗散性，设计辅助终端滑模面（Auxiliary Terminal Sliding-Mode Surface）以抑制抖动；
- 事件触发层（ETL）：基于异步事件触发函数（AETF, Asynchronous Event-Triggered Function）减少通信频率，公式为
[
\kappa{s,k}^i = |\delta{s,k}^i(t)| - c3|y{k,i}(t)|
]
- 固定时间力观测器：结合神经自适应观测器（Neuroadaptive Observer）估计环境交互力，避免传感器依赖；
- 控制算法：设计固定时间控制器（Fixed-Time Controller），确保跟踪误差在预定义时间( t_s )内收敛。

3. 实验验证

平台：Probot Anno机械臂（2自由度），MATLAB仿真。
参数：通信延迟( \tau_m = \tau_s = 0.2s )，控制增益( \alpha_1=7, \beta_1=9 )。
场景：
- 任务1（F2L跟踪）：主机器人追踪从机器人轨迹；
- 任务2（L2F跟踪）：从机器人受主机器人指令驱动，权重动态调整（如( w_1=0.4, w_2=0.2 )）。

四、主要结果

1. 固定时间收敛性（定理3-4）：

   • 跟踪误差在理论时间( t_s \leq 5.12s )内收敛至零（图4-5）；
     
   • 力观测器误差在( t_f = \frac{1}{\beta_1-\alpha_1} + \frac{1}{\alpha_2-\beta_2} )内消除（图8-9）。
     

2. 通信效率提升：

   • 事件触发机制减少控制器更新频率50%以上（图6）。
     

3. 力反馈精度：

   • 神经自适应观测器有效补偿状态相关不确定性（图8），力重构误差降低至传感器方案的10%。
     

五、结论与价值

科学价值

1. 理论贡献：首次将耗散性分析与固定时间控制结合，为分层系统稳定性分析提供新框架；
   
2. 方法创新：提出的FRHC框架可扩展至其他多智能体系统（如无人机编队）。
   

应用价值

1. 低成本高精度：无传感器力反馈方案降低硬件依赖；
   
2. 灵活协作：人机协同权重分配增强任务适应性（如核电站高危场景）。
   

六、研究亮点

1. 跨层控制架构：FRHC首次统一了耗散性控制、事件触发通信与力观测器设计；
   
2. 固定时间性能：克服传统渐近收敛（Asymptotic Convergence）对初始值的敏感性；
   
3. 实验全面性：涵盖理论证明、仿真与实物平台验证。
   

七、其他发现

• 抗干扰能力：在强扰动（( \delta* = 0.3\cos(q) + 0.3\sin(\dot{q}_) )）下仍保持稳定（图14）；
  
• 扩展性：通过调整拓扑规则（如任务优先级、通信成本），可适配不同应用场景（备注1-2）。
  

（注：专业术语如耗散性-Dissipativity、滑模控制-Sliding Mode Control等首次出现时标注英文原词）