遥操作机器人系统可以在空间、海底、强辐射、战场等非确定性环境或极限环境下进行复杂的操纵作业。操作者的操纵质量与对从环境的力觉、位置等信息的真实获得能力密切相关。借助于遥操作系统提供的力觉临场感，操作者可以真实地感觉到机器人与被操作物体之间的相互作用，从而完成复杂精密的操纵作业，而且力和接触感觉的反馈可以大大提高遥操纵作业的效率和精确性。所以进行遥操作机器人系统位置-力的控制理论和控制策略的研究具有十分重要的意义，对于提高人机交互的性能具有重要的理论和现实意义。　　本文在对国内外遥操作机器人系统研究分析的基础上，建立了遥操作机器人的位置-力控制系统。针对遥操作机器人系统内存在的非线性及环境模型复杂等问题，采用了新型的位置-力双向伺服控制策略，又针对常规数字PID控制算法存在参数修改不方便，不能进行在线调整等问题，设计了基于神经网络的自适应智能PID控制器对机器人系统进行研究，并对系统进行了仿真研究。同时采用状态观测器和环境模型估计的方法分析了系统的稳定性和透明性。　　仿真结果表明，在新型位置-力双向伺服控制策略下，操作者能够感觉到从动机构与环境的接触力，及时把握从动机构的当前位置及其与环境的干涉情况。由于神经元算法的自学习、自适应在线调整功能，能够适应被控过程中参数的变化和克服扰动的影响，所以采用基于神经网络的自适应智能PID控制器，可以使整个系统具有良好的自适应性和较强的鲁棒性，得到良好的静态及动态特性;论文的研究结果对遥操作机器人系统的研究具有一定的实际参考价值。