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一致性控制是协同虚拟环境(CVE)的研究热点。目前用于虚拟环境系统的一致性控制算法有Dead Reckoning(DR)算法和本地滞后一致性控制算法。DR算法研究较多，发展已经比较成熟，得到了很好的应用。但DR算法需要预测物体行为，同时还会产生大量短时不一致，不能防止一致但不正确状态。因此DR算法对于高交互协同任务不太适用。本地滞后一致性控制方法不需要预测物体行为，并能有效地消除短时不一致，保持状态一致且正确，是比较有前途的方法。但本地滞后一致性控制方法研究还不多，有许多问题需要解决。本文就是通过一系列实验研究来完善本地滞后一致性控制方法。文章内容如下： 对协同虚拟环境的一致性控制传输进行研究，需要一个协同虚拟环境实验平台。因此本文设计了一个简易的协同虚拟环境实验系统——JBCVE。系统控制精度高，响应速度快，并且采用模块化设计，可以方便根据不同实验要求进行修改，是一个研究高协同任务中一致性问题的理想实验平台。 本地滞后值的确定是本地滞后一致性控制方法的关键，它直接关系算法性能，因此本文对其进行了深入研究。发现本地滞后值对协同任务性能影响是分段的，在滞后值为0ms～900ms之间时，有150ms，300m和600ms三个分界点。小于150ms时，滞后对协同性能影响不大。超过150ms时，滞后开始影响协同性能。滞后值超过300ms时，滞后的影响进一步加剧。超过600ms时，协同性能遭到严重破坏，任务已不可完成。根据实验结果，文章给出了如何选择最佳本地滞后值的建议。 接着分析了本地滞后一致性控制方法在本地滞后值较大时出现的协同性能急剧下降现象，提出用影子反馈法来对损失的性能作出补偿。实验显示影子反馈法有效的提高了本地滞后一致性控制方法的任务性能，并且随着滞后值的增大，效果越加明显。 对于本地滞后一致性控制方法对信息传输没有选择过滤性的缺点，本文结合协同虚拟环境信息的特点，提出了基于可更新队列和交互流传输协议的数据过滤传输方法。方法对传输信息按照重要程度分类。在保证关键信息顺利传输的同时，浙江大学硕士学位论文根据网络状况对非关键信息进行自适应过滤。方法弥补了本地滞后致性控制方法对信息传输没有过滤性的缺点。 本文上述研究为进一步完善本地滞后一致性控制方法，特别是为本地滞后值的选择以及所引起的相关问题提供了有益的指导，从而拓宽了本地滞后一致性控制方法的应用效果和应用范围。 关键词:分布式虚拟环境，协同虚拟环境，一致性控制，本地滞后，协同性能，网络传输