随着机器人技术的不断发展,协作型机器人在智能制造、医疗康复、社会服务等领域展现了广阔的应用空间。协作机器人和操作人员同处一个工作空间,共同完成一个任务。此类机器人在协作完成任务时,要求能够识别人的操作意图、适应不确定环境并进行快速决策,从而保证协作过程的柔顺性和安全性。实际工作中,机器人交互的对象可能是行为复杂的人也可能是模型不确定的环境,基于传统的环境信息已知的柔顺控制方法难以应对复杂的工作需求。因此,考虑操作者意图和环境的影响,设计一个统一的具有人机交互和机械臂与环境交互适应性的柔顺控制策略对提高机器人柔顺性和安全性有重大意义。本文对协作机器人的柔顺控制方法展开研究,包括自由空间中的人-机交互和力约束空间中的机-环交互。为了提高协作机械臂交互时的柔顺性,本文提出了一种考虑能量消耗的自适应阻抗控制方法,并通过仿真和实验验证了该方法相比传统阻抗控制方法有更好的性能。本文重点开展了以下工作。首先,进行了机械臂的运动学建模和轨迹规划,介绍了阻抗控制的基本原理,为后续章节的研究奠定基础。利用D-H法建立7自由度机械臂的运动学模型。介绍了关节空间的五次多项式规划方法和笛卡尔空间的直线插补方法。对机械臂的主动柔顺控制中的阻抗控制方法展开研究,介绍了基于位置的阻抗控制和基于力的阻抗控制,并分析了两类方法的区别和应用场景,通过仿真研究了阻抗参数对系统性能的影响,并给出了阻抗参数初步的调整原则。其次,针对传统阻抗控制在人机交互中存在柔顺性差的问题,提出了基于能量消耗的人机交互自适应柔顺控制方法。建立了人机协作过程中人的能量消耗准则,综合考虑了人的操作力和机械臂的末端速度,直观反映了人的操作意图。基于能量消耗准则,开发了人机交互的自适应阻抗控制方法,提出自适应阻尼参数更新律。建立人机交互仿真模型,通过仿真验证了该方法相对于传统阻抗控制,能够减小人的能量消耗,提高操作的柔顺性。然后,针对传统阻抗控制在机械臂与未知环境交互中力控制精度不高的问题,提出了基于残余能量耗散的积分自适应柔顺控制方法。为了补偿环境模型的不确定性,使用力的误差积分代替传统阻抗控制的力误差。基于机械臂与环境交互的残余能量耗散准则,综合考虑了接触力误差和机械臂的末端速度,开发了基于能量消耗的积分自适应阻抗控制方法,提出自适应阻尼参数更新律。建立机械臂与环境交互的仿真模型,通过仿真验证了该方法相对于传统阻抗控制,能够提高未知环境中机器人力控制的精度。最后,基于Franka机械臂搭建实验平台,进行人机交互和机械臂与环境交互的实验验证。通过在机械臂末端安装六维力传感器采集外力信息用于力反馈,结合机器人操作系统ROS（Robot Operating System）实现Franka机械臂的力控制实验,实验结果验证了本文的自适应阻抗控制方法的优越性能。