本文从理论和实验两个方面进行论述,取得了机器人接触状态智能作业的阶段性成果.主要内容如下:1、首先在元几何接触副的基础上提出接触状态定性描述的元素接触形式,并给出严格定义.进行深入的理论分析得到点元素接触形式对应的传感器力和力矩分布均为锥形,锥形形状与具体接触点的位置和接触姿态有关.可以把各种元素接触形式看成某等效力作用点的点接触,有着和点接触相类似的结论.指出对于大多数的接触作业可根据腕力信息进行定性的元素接触形式辨识.2、为使机器人获得人基于力信息的作业技能,文中将人操作的技能描述为一系列离散接触状态的序列,并给出了控制技能模型,指出技能主要有三个层次:接触状态的辨识,接触状态序列的获取和状态变迁的实现.3、根据不同的接触形式有着不同的接触力分布,利用支持向量机(SVM)这一统计学习方法和改进的FCM聚类算法对不同的元素接触形式进行辨识,并比较了两类状态辨识器,支持向量机辨识器由于可得到现有小样本下的最优结果,从而辨识正确率很高;而聚类算法可在没有先验知识的情况下自动辨识,辨识效率更高,本文结合了两种辨识器的优点得到优化后的辨识器.4、在人示教操作时,运用力极限触发机制使得机器人对当前作业状态进行辨识,从而得到接触状态序列.根据示教信息利用线性化方法求得状态变迁必须的速度方向,从而使得机器人获得人在接触状态下的作业技能.为了对多次示教的作业技能进行融合,通过最少的示教得到尽可能多的技能,用Petri网进行建模,从而实现技能的融合:技能合并、技能简化和技能提取,并基于Petri网提出了实现状态动态变迁的矩阵方法.技能在方块物体与平面的接触作业过程中得到验证.5、为验证技能模型的通用性,将技能推广到圆底端物体和销孔插入装配,机器人同样可成功完成作业.基于技能的作业可面对存在位置和方向不确定性的环境,提高机器人的作业可靠性.6、技能以面向对象的语言Visual C++描述,接触状态下的机器人示教编程系统最终在开放式机器人控制器平台上成功构建.