工业机器人现常用的示教方式为示教盒示教,示教盒示教对示教人员有一定的技术要求和经验要求,且示教效率不高,而未来机器人的发展是向着人机协作方向发展的,因此工业机器人的直接拖动示教技术必然是未来工业机器人示教方式的发展方向。针对工业机器人大多无力矩传感器的基础情况,基于电流反馈的机器人直接示教技术是应用于工业机器人直接示教的常见示教方法。本文对工业机器人在免力矩传感器条件下的直接示教技术进行研究,针对大质量机械臂惯性力矩加大与摩擦力变化大的问题,提出通用的基于电流反馈的零力控制机器人直接示教方法。机器人的零力控制直接示教方法重点在于补偿机器人的重力矩和摩擦力矩,近似使得机器人在直接示教时处于零力的状态下;而机器人大质量的机械臂,惯性力矩是较大的,因此本文提出在补偿重力矩和摩擦力矩的基础上,添加补偿惯性力矩的零力控制方法,使得零力控制的直接示教可以通用于大质量的机器人。另外,针对机器人的大质量机械臂关节,在关节角度变化时,机器人摩擦电流实际有变化的情况,本文提出利用RBF神经网络建立变库伦-粘滞-Stribeck摩擦模型,从而建立更为准确的机器人关节摩擦模型。最后,结合利用拉格朗日法推导得到的机器人的重力矩计算模型和惯性力矩计算模型,以及实验辨识得到的机器人各关节的转矩系数,在实验UR机器人上进行了基于重力矩-摩擦力矩-惯性力矩补偿的位置指令下的机器人零力控制直接示教实验。机器人的直接示教实验完成了机器人在无力矩传感器条件下的直接拖动示教,验证了本文所提出的基于电流反馈层面的零力控制直接示教技术的通用性与适用性,且在机器人的机械臂关节空间示教时,示教人员施加的外力大小一般无须超过10N,取得了不错的示教效果。机器人直接示教过程中的相应示教点与示教轨迹信息也已记录在各自的文件中,在选择合适的插补方式后,可以实现机器人的示教轨迹再现。