室内腻子墙面打磨是建筑装修行业中比较辛苦的一项工作,在人口红利逐渐消失的压力下,将机器人引入建筑装修行业解决室内腻子墙面打磨是一个可行方案,本文设计了一款室内腻子墙面自主打磨机器人,对其移动路径和打磨路径进行了规划研究。传统打磨机器人都是固定基座或者安装于导轨上,其机动性不高,工作区域有限。针对室内墙面腻子层打磨机器人需要具备大活动范围和高机动性,设计了基于麦克纳姆轮的四轮打磨机器人移动平台,对麦克纳姆轮进行结构分析,并对麦克纳姆四轮移动平台做了正、逆运动学分析,得到四轮移动平台的逆运动学公式,在Simulink软件中完成逆运动学模型的建立,最后在VREP（Virtual Robot Experimentation Platform）中进行了正运动学验证。结果表明了麦克纳姆轮移动平台可以充分提高打磨机器人的活动范围和机动性。蚁群算法是机器人路径规划中广泛应用的算法之一,将室内地图栅格化获得栅格地图,传统蚁群基于栅格地图的路径规划存在路径节点多、转折多的问题,本文对蚁群算法进行改进,使用MATLAB对改进蚁群算法进行仿真分析,结果表明,改进蚁群算法能够有效找到最短路径。采用标准D-H法确定打磨机器人的机械臂部分的结构参数,建立机械臂运动学方程,并利用Robotics Toolbox工具箱构建机械臂模型,得到机械臂可达工作空间点云图,为后续机械臂的控制、及路径规划等提供理论基础。基于三维激光扫描技术获取的室内腻子层墙面点云数据,提出打磨机器人待打磨区域自主打磨路径规划方法。首先,计算采样点云数据的点法向量,将法向量方向一致的点云分类到同一数据集,用DBSCAN算法对各个点云数据集进行聚类,用RANSAC算法对分类好的点云数据进行最小二乘法平面拟合,获得墙面区域及其参考平面与相应的法向量。其次,将所获参考平面划分出待打磨区域,通过DBSCAN-PGP（Pick up the grinding points）优化算法获取最优打磨点并运用模拟退火（SA）算法进行路径寻优,仿真实验表明输出的打磨路径能够较好的确保待打磨区域不漏选,打磨区域全覆盖。