船体表面的涂装缺陷主要来源于两方面,一是船体在分段对接时由焊接的高温导致的涂层缺陷,另一方面是航行过程中海水等物质对涂层造成的腐蚀。目前对于缺陷主流的修补方式是工人手动打磨喷涂,但是施工环境中的噪声、空气中的粉尘、油漆中的有害化学物质等严重威胁着工人的身体健康,愿意从事相关工作的工人数量正在急剧减少。本文针对上述问题,设计了一种能够自动检测并且修复船体表面涂装缺陷的机器人,重点对机器人的轨迹规划和运动控制进行了研究,实现了打磨时砂轮走刀行距与打磨力的智能控制,解决了喷涂勾边时轨迹的插补问题以及对大平面喷涂时各控制参数的最优化,同时建立了粗糙度预测模型,能够较准确地预测打磨后表面的粗糙度。首先,本文详细介绍了课题的背景和研究意义,以及国内外相关领域的研究现状,明确了本文所要解决的关键问题。其次,从机械系统和控制系统出发,对本机器人进行了总体方案设计,并运用运动学和动力学的方法验证了机器人机械结构的可行性。然后,研究了机器人在修复缺陷时轨迹规划的相关问题。根据砂轮打磨时的数学模型计算出了合适的走刀行距,建立神经网络模型用于预测打磨后的表面粗糙度,采用模糊控制的方法实现了打磨力的智能控制,还对喷涂勾边的轨迹进行了规划。最后,从整体上介绍了机器人的控制系统,并开发了控制机器人的运动控制程序及友善的人机交互界面。