当今社会劳动力成本越来越高,而现阶段机器人无法完全代替人力进行生产,在一些精细化操作中人工生产模式仍占主导地位,为了降低劳动强度、提高生产效率,人机协作的生产模式应运而生,而如何确保人与机器人的近距离安全共存是此模式下亟待解决的问题,也是近年来机器人领域的研究热点。因此,本文以自研的七自由度机器人为研究对象,对碰撞检测和柔顺控制等关键技术展开研究。机器人动力学模型是碰撞检测及柔顺控制算法的理论基础,其建模精度将直接影响机器人的控制效果,因此本文首先围绕机器人动力学建模和参数辨识展开了研究。采用牛顿欧拉法建立了连杆动力学,并对影响模型精度的因素进行了分析;为了降低激励轨迹的求解难度,提出一种改进的五阶有限傅里叶级数轨迹,使得轨迹参数由11n减少为8n,并利用本文提出的基于经验进化的珊瑚礁优化算法对其进行求解,使用最小二乘法实现了动力学参数的辨识。其次,通过动量观测器和扩张状态观测器构建了碰撞检测算法,并基于电流反馈对其进行了改进;针对现有的碰撞检测算法在模型不精确条件下易失效的问题,借鉴通信领域的“干扰对消”概念,提出了一种基于自干扰对消扩张状态观测器的碰撞检测算法。通过动力学建立了碰撞发生时控制器输出力矩与机器人实际驱动力矩的联系,利用系统的延时响应特性消除了建模误差对外力观测结果的影响,经理论推导得到了不受负载大小影响的精准外力估计公式,并通过实验验证了算法的有效性和适用条件。结果表明算法适合负载小于额定负载时模型不精确条件下的碰撞检测。然后,采用对观测结果进行高通滤波的方式实现了碰撞类型的识别,并对碰撞反应策略进行分析;提出基于位置控制的阻抗控制算法和基于扰动观测器的外力柔顺跟踪算法,解决了伺服控制模式切换不方便的问题。阻抗控制算法工作在机器人发生意外碰撞后,使机器人关节具备一定的柔性,从而避免碰撞力的损害;外力柔顺跟踪算法工作在人为产生的有意碰撞时,将扰动观测器的观测结果通过阻尼映射算子映射成轨迹,使机器人能够顺应操作者意图进行运动。最后,针对本文所提的算法设计了验证实验,通过自研的七自由度机器人实验平台得到实验数据,并对实验结果进行了分析和讨论,实验表明本文所提碰撞检测算法与传统算法相比检测灵敏度提高了2.5倍以上,提出的碰撞类型识别算法以及以及基于位置控制的柔顺控制算法具备有效性。