如何让机器人实现高精度、高柔顺性的操作，是机器人研究领域长期关注的问题。在机器人学与控制科学、机构学、材料学和计算机科学等交叉领域，已从不同角度对这一问题进行了研究。然而，如何让机器人具有像人一样的灵巧性和柔顺性，仍是目前相关领域研究的热点问题，同时也是制约机器人在高精密核心零部件制造、3C1制造等领域进一步广泛应用的关键问题之一。　　在本文中，将尝试从模拟人的角度出发，通过对人在操作过程中运动结构和决策方法的分析，充分考虑人对于环境约束信息与传感信息的融合，建立全局柔顺性操作框架，形成新的机器人高精度柔顺性操作算法和相应硬件平台，从而(1)满足机器人典型操作任务的高精度需求;(2)提高实现机器人操作任务算法的泛化能力;(3)通过对环境约束信息的利用，以及与传感信息的融合，降低系统对于传感信息精度的依赖，提高系统的稳定性。为机器人在中国制造业与服务业的进一步推广应用提供帮助。　　针对上述研究目标，基于课题组前期利用环境吸引域实现无传感、高精度机器人操作的工作，本文研究高维位形空间中的环境约束的存在性与可用条件，同时考虑不完备传感信息与环境约束的融合，设计出机器人高精度柔顺性操作策略。主要研究内容包括:　　第一，提出一种利用高维环境约束的机器人高精度操作规划方法。针对三维凸零件的轴孔高精度装配问题，分析了位形空间中的接触状态与物理空间中的零件几何形状间的映射关系，给出了可用高维环境吸引域的存在条件，证明了三维凸零件装配过程中高维环境吸引域的广泛存在性，通过对一类凸多边形截面柱状零件的位形空间分析，给出了利用高维环境吸引域实现三维凸零件高精度装配的一般性应用策略。　　第二，提出基于高维环境约束与传感信息融合的机器人高精度柔顺性操作融合框架与规划方法。针对机器人操作的一般过程，在分析机器人与待操作物体在位形空间形成的高维环境约束的基础上，研究了传感信息在非物理空间的表达形式，证明了环境约束-传感信息融合空间内系统状态的稳定性条件，并在新空间设计了基于环境约束与传感信息融合的操作策略。针对带有触力觉反馈的手-眼系统，提出为实现快速反应的柔顺抓取方法，证明了这一操作策略的有效性。　　第三，提出适用于机器人系统的全局柔顺性操作融合框架与作业方法。分析人的生理结构，探索人实现操作柔顺性的硬件基础;开展人的行为学实验，分析人在操作过程中的动作和决策方式，探索人实现操作柔顺性的决策与控制的软件基础。基于人的工作机理，引入仿人的运动结构与运动机制，通过对传感信息与环境约束的融合，尝试建立适用于机器人的仿人全局柔顺性操作融合框架，实现对机器人仿人柔顺操作过程的有效操作与调节。　　第四，基于以上提出的方法，设计了基于高维环境约束与传感信息融合的机器人高精度柔顺性装配系统。通过“机构-约束-信息”的有机融合，以机器人RV减速器中的关键组件和一种通用双轴孔零件作为典型案例，利用低精度视觉与手爪-零件约束快速定位零件位姿，利用低精度力/力矩信息与零件间配合约束消除配合误差，从而实现上述组件的高精度、高可靠柔顺性装配，验证了操作策略的有效性。　　最后，对取得的研究成果进行了总结，讨论了环境约束与信息融合与机器人操作任务中高精度、高柔顺性与高通用性目标的关系以及对机器人操作研究领域的促进作用，讨论了下一步准备开展的工作。