由于建筑工地环境恶劣,生产过程中安全事故频发,年轻劳动力逐渐离开建筑行业,使得在岗工人老龄化严重,劳动力成本升高。室内装修作业,包括水电、泥工、油漆等工程,目前主要由建筑工人手动施工,自动化程度较低,施工质量难以保证。在室内装修作业中,墙面抹灰工序往往根据住宅使用目的不同,一般需要重复施工两次到四次,以保证墙面腻子的平整度,避免出现腻子表面开裂、空鼓、脱落等问题。目前抹灰工序仍以工人手动批刮为主,其自动化程度较低,施工质量不稳定。为提高生产效率和施工质量,实现室内装修自动化,降低施工成本,亟需开发能够大面积连续多站自主施工的抹灰机器人。本课题基于宏微机械臂抹灰机器人本体,主要研究多站连续作业的施工策略与自主性问题。该抹灰机器人主要由移动平台、宏微机械臂、末端执行器和Realsense相机所组成,该机器人仅能实现区域性施工,区域施工腻子表面平整度与厚度均未达到验收标准,施工高度,施工站数也非常有限。为解决上述问题,本研究优化了宏微机械臂设计方案与控制算法,构建了机器人系统仿真环境,融合了移动平台导航定位算法与升降平台控制方法;提出了以阻抗控制为核心的多站连续施工策略,规划执行器施工轨迹,减少了工作单元内、站与站之间产生的腻子缺陷,并研究了施工途径奇异点问题与解决方法;训练并部署了深度卷积神经网络,通过采集机器人施工数据集,得到将AlexNet作为预训练模型的二分类网络与多分类网络,分别用于预测施工结果好坏与二次施工工艺参数,以实现施工自主化。经变阻抗实验验证,本文提出的控制方法能够保证腻子批刮效果。经机器人多站连续施工手动控制实验验证,证明了本文规划的施工轨迹可有效减小过渡区域腻子表面缺陷。经多站自主实验验证,本文所提出的基于视觉信息的全自动抹灰方法可以实现机器人多站连续自主施工。在经Faro全站扫描仪测绘后,施工后腻子表面平面度误差小于5 mm。本文对于多站连续抹灰策略和机器人施工自主性的研究,能够为其他研究人员提供装修过程自动施工方案参考,在接触流体作业时的自主解决方案与策略。