打磨是使用磨削工具对工件表面进行小去除量的加工,通常是金属零件加工的最后一道工序。目前的打磨操作多是由人工完成,打磨过程中产生的噪声、粉尘对于工人的健康有较大损害;而且近些年用工成本上升导致劳动密集型企业面临一些困难,因此使用工业机器人进行打磨具有广阔的应用前景。机器人打磨面临两个比较关键的问题:打磨路径规划和接触力控制。本文围绕这两个问题开展了一系列研究,涵盖3D视觉、点云处理、路径规划、柔顺控制、多臂协同等技术,提供了一套较为完善的机器人自动打磨方案。针对打磨要求进给速度稳定和接触力稳定的要求,本文开展了基于点云的打磨路径规划、机械臂柔顺控制的研究。针对有多个表面需要打磨的工件在打磨不同表面需要反复装夹的问题,本文开展了多机器人协同规划与控制方面的研究,使用机器人代替工装夹具,省去多次装夹的时间。针对打磨路径规划问题,本文使用了深度相机拍摄工件获取点云、在点云数据基础上进行路径规划的方法,相比于使用工件CAD模型进行规划的方法,该方法适用范围更加广泛。为了使机械臂利用视觉信息,进行了眼在手上和眼在手外两种安装方式的手眼标定,本文的手眼标定仅使用了点云信息,没有采用传统的RGB相机标定方法。在工业机器人打磨过程中,工件与打磨工具之间细微的位置误差会产生巨大的接触力,可能对工件或机器人造成损伤。此问题无法仅靠提升机器人的定位精度解决,而是需要使用柔顺控制对机械臂进行力控制。本文结合阻抗控制方法,提出了一种使用规划路径补偿到阻抗控制器当中作为环境信息前馈的阻抗控制器,并通过仿真和实验验证了该方法的有效性。传统打磨过程中,有多个待打磨表面的工件往往需要多次装夹。针对需要反复调整工件姿态的问题,本文使用两台机械臂装夹工件,无需卸装便可调整工件姿态,提高生产效率。针对双机械臂共同夹持刚性物体的紧耦合系统,建立了双臂紧耦合系统的闭链运动学约束,根据双臂对等运动规划策略,对共同操作体的轨迹进行规划,然后根据运动学约束规划出双臂的轨迹,实现了双臂协同搬运物体,并通过仿真和实验验证了规划的正确性。为了将双臂紧耦合系统的内力控制在合适范围内,分别基于主从式力协调策略和对等式力协调策略开展了双臂紧耦合的力协调实验。最后本文开展了单臂柔顺打磨实验和三臂协同打磨实验。结合基于点云的路径规划方法和环境信息前馈的阻抗控制方法,使用UR机械臂对一个半球形工件进行了单臂柔顺打磨实验。此外,还在项目合作单位的工厂中搭建了三台工业机械臂的多臂协作系统,并进行了双臂夹持工件、第三臂打磨的三臂协同打磨实验。