机器人航天员能够协助和替代航天员完成空间高风险的任务,为增强机器人航天员的人机协作能力,一些低学习成本的示教方法被提出。直接示教与传统的示教盒示教相比,交互更加自然友好。通过体感和拖动等直接示教的方法能够实现机械臂快速的示教和编程。因此,本文对自然人机交互下七自由度仿人机械臂的体感示教和拖动示教方法进行了研究,并做了相应的仿真和实物验证。根据设计的机械臂构型,采用DH法建立了机械臂的运动学模型。通过定义臂平面和参考平面,采用臂形角参数化方式求解冗余机械臂的逆运动学。对于臂形角的选取,定义了基于最优位形的适应度函数,并采用粒子群算法进行优化。在Matlab中对臂形角参数化运动学进行求解。首先研究了机械臂体感示教方法。演示者的骨骼信息通过Kinect V2获得,采用演示者手腕位置姿态和手臂臂形角对机械臂进行位置映射。当机械臂的关节超过极限位置时,采用末端执行器局部约束的优化方法进行优化。最后在开发的仿真平台进行体感示教的演示验证。其次研究了基于柔顺控制的机械臂末端拖动示教方法。以自运动优化的运动学为控制内环,建立了基于机械臂末端六维力传感器的笛卡尔空间阻抗控制模型。同时采用李雅普诺夫第二法进行阻抗控制自适应优化,通过末端工具重力补偿的方法消除末端工具重力对力传感器的影响。对于连续轨迹拖动模式设计了高增益观测器来记录关节的速度,并采用五点三次平滑滤波对速度和位置进行滤波处理。在SimMechanics进行仿真,对阻抗参数对系统的影响进行分析。最后对机械臂平台的结构、控制模块和遥操作软件进行介绍,针对课题研究内容设计了相关的任务实验,包括:机械臂运动学验证、机械臂体感示教验证、柔顺插孔和拖动示教验证。对实验的结果进行分析,体感示教适合于精度不高的任务场景,拖动示教适合高精度的任务示教。