仿人机器人是能够与人相互影响的最理想的机器人,它能够通过与环境的交互不断获得新知识,而且还能用它的设计者根本想象不到的方式去完成各种任务,它会自己适应非结构化的、动态的环境：由于机载设备的容量和处理能力有限,机器人完成复杂任务的能力受到限制。随着无线网络技术的快速发展,远程控制机器人成为了可能。本文以云平台为基础,设计一种具有海址处理能力的多机器人远程实时控制系统,通过机载摄像头实时捕获画面并通过无线网络传给搭建在云平台上的后台处理系统,后台处理系统按照设定的规则对画面做出判断,并将控制指令返回给机器人执行相应动作。本文具体的工作内容如下：1.基于云平台的仿人机器人远程实时控制系统设计,该系统包括信息采集模块,信息预处理模块,通信模块,处理集群模块(云平台),控制模块。系统在有信息输入时的工作流程为：仿人机器人Darwin-OP通过机载摄像头采集环境信息(信息采集模块),然后经过预处理模块的预处理之后,图像传输给后台,即云平台(master-worker架构即主-从结构)的主节点,主节点根据各个计算节点的负载状况做出决策,将任务传递给合理的计算节点,处理完任务之后将结果通过主节点反馈给仿人机器人控制模块,使其做出相应的控制动作。2.各个模块的具体设计及实现。通过调研选择各个模块的具体实现方法。信息采集模块指Darwin-OP仿人机器人的机载摄像头。Darwin-OP仿人机器人是采用V4L2编程框架对USB摄像头进行图像采集。信息预处理模块选取的图像压缩算法为JPEG图像压缩算法。通信模块中仿人机器人与云平台的通信基于socket的TCP/IP网络通信模式；云平台内部节点的通信使用ZeroMQ通信中间件进行通信。云平台是基于云计算的基础设施即服务,用云平台的虚拟机搭建master-worker架构,根据需要动态增减虚拟机数量。控制模块位于仿人机器人自身机载计算机上,使用Darwin-OP自身平台的动作编辑模块编写仿人机器人控制指令。3.实验验证系统设计的有效性。实验分为五个部分：图像压缩实验,图像识别实验,模拟负载测试实验,控制设计实验,系统整体实验。通过实验,得到了预期的实验结果,验证了系统设计的有效性。