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　　遥操作技术能结合人类认知与机器能力，在采矿、建筑等领域潜力巨大，但重型机械臂操作常因主从端失配、通信延迟等问题影响效率。为此，研究团队重点增强操作员的临场具身感，尤其是对机械臂的控制感和空间定位感。

　　该框架通过沉浸式 VR 界面与分布式触觉反馈提升系统透明度，搭配无需力传感器的鲁棒控制架构，可解决输入非线性、主从不对称、时间延迟等难题，理论上能保证系统面对不确定性时的稳定性。

　　实验显示，即便在 1:13 的运动缩放比、1:1000 的力缩放比下，机械臂仍能实现高精度追踪；面对 150 毫秒的通信延迟，也能平衡稳定性与操作透明度。10 名参与者经短时培训后，具身感平均得分达 76.4%，且系统操作友好、无性别限制，客观指标如位置误差、任务时间等表现优异。