汉字作为一种记录信息的重要方法,在漫长的历史发展过程有着不同的表现形式,如隶书、草书、行书和楷书,动态地进行书写是汉字学习中重要的一环。书法作为书写的艺术表现形式,是中国传统文化之一,更是中华民族独有的艺术形式和精神载体。所以在当下的文化建设中,书法的传承和创新是非常必要的。随着电子产品的普及,文字的记录方式发生了翻天覆地的变化,从以前一笔一画的纸笔记录变成了电子设备上的键盘输入,这种方式让人们淡忘了汉字结构特征,“提笔忘字”的情况屡屡发生。为了减少“提笔忘字”这一现象,应该加大汉字的教育力度和对书写的训练,才能将汉字文化更好的接续和弘扬。机器人作为新兴的科技产物,可以模仿甚至代替人类做一些复杂的工作,具有广泛的应用前景。让机器人模拟书法家的手部书写动作,不但可以临摹书法,也可以作为书法的教学,对书法的普及与教育有很大帮助。本文将风格迁移应用到书法图像合成中,从合成的书法图像中按照正确的笔顺提取汉字的骨架信息和笔画宽度,在笔画的连接处按照拟合的数据添加空中轨迹,将提取出的汉字信息和空中轨迹传输到力反馈设备中,利用力反馈设备进行书法教学。本文主要研究内容如下:（1）利用多种不同风格的书法图像的数据集对生成对抗网络进行训练,并对训练结果进行分析,达成了多风格字库的生成。（2）对生成的不同风格的书法图像进行特征的提取,包括对书法图像的细化、笔画宽度的提取等,从而创新地提出了一种正确规范汉字笔顺的方法。（3）通过Open Haptics工具集将汉字特征参数转换为力反馈装置运动控制参数,对力反馈装置的运动轨迹进行了运动学分析与行程规划,将二维平面特征点进行了三维空间上的扩充。（4）利用力反馈设备在书写汉字时的交互力对书法图像进行虚拟绘制,将视觉与力觉结合,得以根据力的大小模拟笔画的粗细。（5）设计并实现了一个由多风格字库生成模块、笔画笔顺信息提取模块、机器人书写轨迹规划模块、力反馈虚拟绘制模块组成的机器人书法教学系统。（6）将生成的书法风格图像与原始书法图像进行了骨架相似度与外形相似度的评估,证实了本文采用深度学习网络模型生成多风格字库的可靠性。该系统有机地结合了二维汉字图像与空中书写轨迹,提取出带有正确的笔画顺序的汉字特征序列和拟合的动作并将其加入机器人的汉字书写生成和学习中,有利于推进现代科技手段在语言文字学习和传承方面的应用,促进书法教学的信息化和智能化发展。