随着空间科学及机器人技术的发展,自由漂浮空间机器人对空间在轨服务领域的重要性也不断增加,并逐渐替代航天员执行危险的舱外任务,同时也扩大了任务的可达工作空间,从而达到了提高执行任务效率和减少空间经费的目的。而对于自由漂浮空间机器人来说,任务过程中的路径规划与控制方法是能否顺利完成在轨服务的基础,也是需要解决的关键技术。本文以自由漂浮空间机器人为研究背景,对路径规划、路径跟踪控制及空间机器人系统姿态控制问题展开了深入的研究。主要研究内容包括:考虑到传统路径规划方法对基座卫星扰动较大问题,提出了一种基于控制变量参数化的自由漂浮空间机器人路径规划方法,给出了完整的理论收敛性证明,解决了目前控制变量参数化方法缺少理论收敛性证明的问题。首先,将任务空间内点对点路径规划问题描述为以基座卫星扰动最小为目标函数,同时满足初始时刻和末端时刻的边界约束条件,以及运动过程中的路径约束条件的最优控制问题。然后,利用控制变量参数化方法将最优控制问题进行离散化处理,进而转化为非线性规划问题并求解,最终得到自由漂浮空间机器人末端执行器的最优路径。仿真结果表明,所提方法有效减小了基座卫星姿态的扰动,并具有较高的求解精度。为了提高自由漂浮空间机器人路径规划的计算效率,满足实时性要求,提出了基于多段Gauss伪谱法和hp-自适应Gauss伪谱法的自由漂浮空间机器人路径规划方法。利用多段Gauss伪谱法将规划时间进行分段,使Jacobian矩阵变为稀疏阵,从而提高了求解效率,但仍无法满足实时性要求。为此,进一步提出了基于hp-自适应Gauss伪谱法的空间机器人路径规划方法,设计了hp-自适应决策变量,能够在不满足精度要求的时间单元上,自适应地选择将时间单元细分或者增加时间单元上的配点数量,解决了其他路径规划方法无法实现实时性的问题。同时,给出了hp-自适应Gauss伪谱法收敛性的理论证明,解决了hp-自适应Gauss伪谱法缺少相关理论收敛性证明的问题。仿真结果表明,该算法能够满足实时性要求。针对运动空间存在障碍物的自由漂浮空间机器人系统,提出了基于非线性模型预测控制的轨迹跟踪控制方法,解决了自由漂浮空间机器人轨迹跟踪过程中对实时障碍物的规避问题。该方法在每个时刻以跟踪误差最小为性能指标,同时满足路径约束及障碍物约束等约束条件,优化得到一组有限时域最优控制序列,并将控制序列第一个控制量作为该时刻实际控制量作用于系统,在下一时刻重复进行优化。同时,提出了一种任务空间中用来描述障碍物规避的不等式约束,并将其作为约束条件考虑到轨迹跟踪控制中,实现自由漂浮空间机器人规避障碍物的目的。仿真结果表明,该方法能够有效完成路径跟踪任务,同时实现对障碍物的规避。针对存在转动惯量不确定性和外部干扰力矩的挠性自由漂浮空间机器人系统,提出了基于自适应滑模变结构控制的姿态控制器。所设计控制器中引入实时参数更新策略对干扰力矩进行估计,并且不含有转动惯量矩阵,克服了传统滑模控制器需要获取转动惯量参数及干扰力矩上界的缺点。此外,进一步考虑系统的输入饱和,提出了另一种自适应滑模变结构控制器,保证了存在输入饱和情况下闭环系统的稳定性,仿真结果验证了所提方法的有效性。