随着计算机科学、自动化控制、传感器技术等学科的迅速发展,机器人技术已经在日常生活和生产中得到广泛的应用。遥操作机器人作为机器人领域的分支,近年来因其具备远程操作、危险环境作业的优点得到了学术界和工业界的青睐。随着遥操作任务越来越复杂,人们对遥操作机器人的操作安全性和操作性能提出了更高的要求。然而当下的遥操作机器人依旧存在着安全性和精准性不足、人机交互能力弱等问题,导致其在多方面应用受限。本文结合当前遥操作领域的研究热点和技术难点,重点研究在遥操作机器人控制中实现虚拟约束的方法,旨在提升遥操作机器人的操作安全性和操作性能。同时,对人体肌电信号的分析和应用贯穿其中,旨在充分发挥人类操作者的智能和自主性,实现与机器人特性的优势互补、相互协作。本文的主要研究内容如下:（1）针对遥操作机器人的运动学与动力学模型构建问题,本文通过DH参数法对主从机器人构建了运动学模型,并通过闭环逆运动学算法实现了较为精确的主从端位置-位置控制。针对多自由度机器人动力学模型的非线性和不确定性部分,本文利用径向基神经网络可以全局逼近非线性函数的特性,在从端实现基于径向基神经网络补偿的PD控制器,并通过理论推导证明了在使用径向基神经网络补偿下跟踪误差的收敛性。最后,通过对比实验验证了该方法的有效性。（2）针对遥操作任务中操作者手动控制无法保证操作性能的问题,本文结合机器人在自由空间的实际运动特点提出了一种线型引导虚拟夹具方法。虚拟夹具可以为操作者提供力反馈,引导操作者更为精确地完成轨迹跟踪任务。同时为充分发挥遥操作控制中操作者的自主性和决策能力,本文通过分析与处理肌电信号,将其作为反映操作者意图的方式,实现操作者通过改变肌肉活性即可自主地决定虚拟夹具的辅助程度,以更灵活地适应外界环境变化和干扰因素。最后通过加入障碍物和人工干扰因素的遥操作实验验证了该方案的有效性。（3）针对遥操作任务中操作者人体生理震颤影响操作安全性的问题,本文通过分析操作者在实际操作过程中的肌电信号变化,根据人体手臂生理震颤与肌电信号异常变化的关联性,对从端机器人末端的位置变化生成运动上的约束,改进了由操作者手臂生理震颤导致的从端非期望位移问题,提升了遥操作控制的安全性。最后通过对比实验验证了所设计方案的有效性。