目前大批量的工业拋磨主要使用数控机床加工,中小规模的拋磨工作主要依赖于人力实现,不但费时费力而且拋磨效果一致性差。为实现拋磨作业的自动化,将机器人应用于拋磨领域具有广阔的前景。机器人拋磨目前主要面临两个问题:首先传统的机器人控制只能对机器人末端位置进行控制,而无法控制机器人与被拋磨工件之间的接触力;其次在拋磨过程中,被拋磨工件表面可能会存在异常凸起或凹陷等干扰因素,影响拋磨工具与工件的贴合性。由于机器人和拋磨工具都具有较大的刚度,机器人末端微小的位置误差和工件表面不平整问题都将会导致巨大的接触力变化无法适应拋磨作业需求。因此需要在机器人末端安装被动柔顺装置使机器人适用于拋磨工作。本文研究目标主要是设计一款可以被动发生形变并能控制恒力输出的被动柔顺机构,针对拋磨场景设计恒力控制方法和拋磨机器人与被动柔顺机构配合的力位混合控制策略。为解决机器人位置误差与工件表面平整度等干扰对拋磨力影响的问题,本文首先设计了一种被动柔顺机构:基于力反馈的气动恒力执行器。并根据其物理特性建立了理论模型,设计了一种优化的BP神经网络对恒力执行器模型参数辨识,用神经网络辨识结果与实测恒力执行器阶跃响应曲线的误差积分达到-5.2,验证了这种优化的BP神经网络对恒力执行器参数辨识的有效性。然后针对机器人拋磨过程中存在的干扰问题,加强控制参数对环境适应能力,提出了两种控制方法,第一种是基于模糊控制的改进方法,第二种是基于单神经元PID控制的改进方法,通过MATLAB仿真与传统PID控制方法对比,两种改进的控制方法使阶跃响应速度分别提升了0.254s和0.253s,误差积分值分别提高了0.795和0.318,提高了系统性能。然后为提高拋磨机器人对工件表面凹凸不平情况的适应性,提出了一种基于恒力执行器的拋磨机器人位姿补偿策略,并分析了拋磨机器人位姿补偿对恒力执行器输出影响,提出了一种改进的静态前馈控制方法,经过MATLAB仿真验证这种位姿补偿策略与改进的静态前馈控制方法可以达到预期效果。最后对拋磨机器人系统进行仿真验证,实验结果表明拋磨机器人可以有效降低拋磨过程中未知干扰的影响,面对异常凹凸机器人位姿补偿策略有效且前馈控制使恒力执行器对可预测的干扰有较好的补偿作用,满足拋磨机器人性能需求。