目前市场对于抛光产品表面的质量要求越来越高,特别是珠三角地区的中小型制造企业。传统的人手抛光方式对健康危害较大,导致抛光行业招工困难。此外,工业生产线上常使用多轴数控磨床、工业机械臂,虽然能满足生产自动化、高效率的抛光要求,然而高昂的设备成本限制了薄利的抛光行业发展。因此,本课题致力于研发低成本的抛光机器人系统及其控制策略,对提高抛光行业的生产链效益、避免低效率的重复工作以及保证工件抛磨效果均具有深远意义。本课题第一章首先结合目前抛光行业的发展水平,对于工业生产线上的两大类抛光设备的结构特点及存在问题进行分析,然后阐述了常用的恒力控制策略及新型恒力控制策略的研究方向。第二章介绍五自由度抛光机器人的总体机械结构及其工作原理,分析主、被动结合的恒力控制机构的运动学特性。根据控制系统的性能要求,选择合适的元器件(如主控制器、电气比例阀和压力传感器)完成控制系统的搭建。第三章分析抛光机器人的运动学模型,结合抛光机器人对不同形状工件的抛光能力进行验证。接着通过对一种通用工件的抛光力学模型进行建模,运算并推导抛光正压力随着工件轮廓的变化规律,理论上验证机器人对复杂曲面的恒力抛光能力。第四章首先在ADAMS环境中对抛光机器人进行建模,通过仿真和理论计算结果的对比分析,证明前文中力学模型的正确性。然后搭建抛光机器人实验平台,进行多次不同形状工件的抛光实验,实验结果证明抛光机器人具有良好的恒力抛光性能。第五章结合深度Q学习算法提出抛光正压力的主动控制策略。首先从抛光机器人的马尔科夫建模过渡至应用深度Q学习的可行性分析,然后基于前文中抛光力学公式进行抛光环境模型的设计,最终通过有限次仿真实验快速完成训练并获得良好的控制效果。