磨抛机器人具有加工精度高、工件一致性好、作业效率高等特点,已广泛应用于航空航天、轨道交通、海洋工程、汽车电子等高端装备复杂工件的表面处理中,使工人远离恶劣危险的环境,是“机器换人”最具代表性的应用场景。基于示教的磨抛机器人面临着工件结构形状复杂、规格尺寸多样、工艺工序丰富、加工高速高精带来的挑战。提升机器人磨抛作业水平需要开发兼具精度和柔性的机器人控制系统,其研发面临两大技术难题:（1）模型失配与多模干扰条件下,如何实现兼顾参数设计弱假设依赖与优良抗扰性能的精准执行控制;（2）多接触模型匹配与多参数耦合条件下,如何实现兼顾控制结构切换与优良瞬态性能的主动柔顺控制。本论文围绕该两大关键难题,研究了磨抛机器人动力学建模与高精度轨迹跟踪控制、执行器约束动力学辨识与自适应补偿控制、机器人与环境间接触阻抗关系建模与柔顺控制、接触力建模与鲁棒力位混合控制等关键技术与理论,为研制兼具精准执行与主动柔顺的高性能磨抛机器人控制系统奠定理论基础,并将其推广应用到汽车发动机缸体铸件清理行业,实现良好的经济和社会效益。本论文的主要研究内容与创新点如下:针对磨抛机器人动力学难以准确获取导致基于模型的控制方法在参数失配时控制精度大幅降低的问题,提出一种基于机器学习的鲁棒自适应轨迹跟踪控制方法,采用径向基神经网络对包括摩擦在内的系统动力学的各个部分分别进行辨识,从而得到磨抛机器人动力学特性的数学描述,对各个部分分别进行辨识,可以减少单个网络的运算量,并通过自适应方法对网络参数进行在线调节,得到最优的网络权值参数组合。对于外部扰动、辨识误差以及无法纳入辨识模型的系统动态,采用非奇异终端滑模对其进行抑制,提高系统的精度和收敛速度,避免控制的奇异问题。针对作业环境非结构化、工件结构复杂且与磨抛末端存在持续接触形成执行器约束,导致磨抛机器人无法得到理想控制输入的问题,设计两个级联径向基神经网络对执行器死区进行估计和补偿,采用滑模控制方法对系统中的建模不确定性、外部干扰和关节摩擦等因素进行抑制,并通过积分滑模对抖振进行削弱。仿真与实验显示该方法能够正确估计死区的非线性特性,消除了执行器死区的影响,从而获得满意的轨迹跟踪性能。此外,该方法不要求死区发生区域和死区非线性函数对称,适用性好。针对磨抛末端在与工件之间持续接触的过程中,微小的位移变化会导致接触力发生波动,进一步地,会导致磨抛末端和工件损坏的问题,在笛卡尔坐标系下,提出一种基于滑模变结构的磨抛机器人阻抗控制方法。首先根据系统的阻抗模型参数,将系统的给定轨迹转化为机器人可执行的阻抗轨迹,然后设计基于非奇异滑模的阻抗控制方法对其进行跟踪,接触力可以被间接地通过位置和速度进行调节。针对滑模的抖振现象,本章采用了指数趋近律,改善滑动模态的运动品质。针对传统力位混合控制结构切换带来的控制不稳定问题,提出了一种基于预设性能约束和非线性辨识的磨抛机器人力/位置/方向混合控制方法。通过设计辅助速度向量,将法向接触力与磨抛末端Z方向位移融为一体,实现了对力和位置的同时控制且避免控制结构的切换。该模型可以描述刚性/柔性末端与刚性/柔性工件之间的接触特性,应用范围广泛。此外,在误差向量的设计中也考虑了旋转方向误差,以保证磨抛装置能够始终垂直于工件表面。采用可预设性能函数和改进的非对称障碍Lyapunov函数对误差进行变换并将其约束到指定的区间上,以提升控制系统的动态响应品质。对于系统未建模动态和不确定性,采用模糊神经网络对其进行辨识与补偿,以消除其对系统性能带来的不利影响。将精准跟踪与柔顺控制的思想和研究成果应用于发动机缸体铸件清理打磨机器人自动化生产线项目的研制中,主要工作为:（1）针对铸件上料过程中存在的偏差导致加工精度降低的问题,设计了位姿误差测量与轨迹校正系统,提高了清理打磨作业的精度;（2）针对测量误差和铸造突瘤所导致的加工废品甚至损坏机器人的问题,设计了柔顺控制与瞬时动作保护系统,使机器人根据铸件的表面情况,自动调节进给速度,严重时可报警停机,减小了异常情况下的电流波动,实现对工件和机器人的保护,产品的各项指标均达到设计需求,实现恶劣作业环境“机器换人”的目标,经济和社会效益良好。