在大型工件磨抛领域,为了提高磨抛精度和表面一致性,机器人正在逐渐取代人工。由于大型工件在制造、装夹、标定过程中存在不可避免的误差,基于几何学的离线编程路径并不能较好的实现曲面贴合和恒力接触,导致磨抛效果并不理想,而基于力觉的机器人研究是提高机器人系统适应性和智能性的重要手段。所以本文借助机械臂末端的力觉传感器,在约束条件下进行位姿修正和接触力控制研究和探讨。开展了基于位姿的力矩阻抗控制和基于位置的力阻抗控制研究,以提高机器人仿形贴合能力,改善机器人在未知环境中的力控制性能。本文主要进行了如下创新型工作:首先,通过对磨抛过程中机器人接触状态和接触力分析,开展了基于位姿的力矩阻抗控制研究,建立Matlab/Simulink仿真模型,通过分析不同阻抗参数下力矩响应特性,推导出参数选择原则,针对姿态修正中出现的颤振问题,提出一种改进零力矩控制策略,以提高机器人仿形贴合能力,动态适应能力。其次,针对传统阻抗控制对未知环境适应性不足问题,对阻抗控制模型进行误差分析,提出一种基于模型参考自适应的阻抗控制算法,在线估计环境的刚度和位置,减少机器人碰撞冲击,提高未知环境适应能力,通过Matlab/Simulink仿真验证了该算法的有效性。最后,在ABB磨抛实验平台进行仿形贴合实验和接触力控制实验,验证以上控制策略的有效性。对比分析了位置模式（无力控）、阻抗力控制模式、力/姿态混合阻抗控制模式下的磨抛加工质量,验证本文提出的力/姿态混合阻抗控制策略在机器人磨抛加工中的应用效果。