理疗、保健、美容等领域存在着人员需求大、人工成本高与作业质量参差不齐等问题,服务机器人在这些领域的应用逐渐成为一种趋势。此类机器人以一定的力度作业于人体肌肤,按照特定的轨迹和速度运动。本文以面部与背部按摩机器人为研究对象,构建了按摩机器人分布式系统框架,基于个性化特性对按摩作业轨迹规划与用户舒适度监测方法进行研究。首先,构建了包含视觉感知、运算处理与运动控制执行组件的按摩机器人系统,为了确保系统各模块之间信息实时传输与终端轻量化,采用RPC框架设计软件模块通讯机制,引入发布-订阅模式结合云服务构建了分布式系统框架,降低了终端负载,通过测试验证了分布式系统远程调用的稳定性。其次,研究了基于作业对象特征的按摩机器人面部与背部轨迹规划方法。基于Kinect相机获取场景的彩色图像与深度图像,为获取作业部位特征信息,采用特征点检测算法标记二维特征点,并引入深度优先搜索算法获取对应的三维信息;采用滤波算法从场景中提取作业部位轮廓,为获取个性化按摩轨迹,结合按摩疗效与作业部位特性提出按摩轨迹设计方法,并进行平面投影获取三维轨迹点位置;通过手眼标定进行位姿转换,引入平面拟合法进行轨迹位姿估计,从而获得机器人坐标系下的按摩轨迹点参数,实现按摩机器人的运动轨迹控制。为了保证肌肤按摩时人体安全性与一定的舒适度,研究了基于视觉与力觉融合的多模态舒适度监测方法。建立了肌肤接触力监测的长短期记忆网络模型与人脸表情监测的卷积神经网络模型,利用各模型输出结果与损失函数获得DSm T基本概率赋值,提出了基于时序信息的改进DSm T融合方法,提升了人体舒适度的监测准确率。最后,基于分布式机器人系统框架构建了按摩机器人作业平台,对面部与背部进行按摩轨迹规划实验,并对机器人按摩过程开展舒适度监测实验,验证了本文构建的系统与各方法的有效性与可行性。