制造业是体现国家综合实力的产业,我国提出《中国制造2025》规划,将制造业进行转型升级。多数产品的制造需要经历磨抛环节。目前,国内磨抛加工过程中手工生产为主,工人劳动强度大,工作环境差;对于技术要求高的磨抛作业,所需工人培养周期长;人工生产效率低,质量一致性差。综上,本文结合六维力传感器,运用工业机器人进行磨抛加工。对于型面复杂的工件,机器人的灵活控制可以完成轨迹跟踪。但是,磨抛过程,法向力具有关键作用。单独的位置控制满足不了磨抛工艺的需求,需要在轨迹跟踪的基础上进行接触力的控制。文章具体研究内容如下:（1）搭建机器人磨抛系统,阐述系统的软硬件组成。采用卡尔曼滤波处理传感器采集的数据,消除噪声的干扰并保证实时性。设置机器人特殊位姿对传感器及相关参数进行标定,建立末端坐标系与基坐标系的关系,完成实时重力补偿。（2）通过华数机器人开放的运动层接口,将运动控制算法集成在机器人控制器中。测试基本阻抗算法对平面与曲面的力跟踪效果,分析稳态力误差的组成与环境位置和刚度的关系。采用自适应阻抗算法估计环境的位置与刚度,进行平面与曲面力跟踪测试,使接触力达到30±3N左右。（3）针对磨抛过程重复运动的特点,采用迭代学习控制进行力误差修正。通过搭建的实验平台验证P型迭代学习的力控效果,经过13次迭代,力控达到30±2N左右。结合自适应阻抗控制算法,通过自适应阻抗控制估计环境参数,依此计算P型迭代学习的比例值,并用首次自适应阻抗控制的位置补偿值初始化迭代学习的位置偏差值,所需5次即可将力控制在30±2N,且接触力分布更加集中在期望力附近。（4）结合搭建的实验平台,进行金属铝板的磨抛实验,验证所提方法的有效性。采用文中两种力控方法进行打磨,打磨过程维持法向力10±1N左右;检测板面打磨前后粗糙度,能够将铝板粗糙度由Ra1.9左右减少至Ra0.4以内。