Perdereau，V提出了一种混合机器人位置控制方案。随后，周等人提出了一种基于自适应阻抗控制的打磨机器人混合控制策略近设计了一个模糊力控制器，在除锈过程中模仿人类的行为。随后，赵等人提出了一种基于模糊比例积分微分(PID)的力/位扰动***控制策略。对于预期的15 N接触力，所提出的控制策略可以实现13.4%的力控制精度，机器人打磨机，并且0.0362 mm的材料去除深度可以达到1.2微米的精度.朱等提出了一种基于一维力传感器PID控制器的动态控制方法。抛光表面的粗糙度Ra %3C 0.4微米，材料去除深度更稳定，偏差保持在0.003 mm，40 N时的均方差为0.37 N
在视觉识别过程中，机器人打磨机销售，打磨环境复杂，机器人打磨机现价，适应性好、精度高的传感设备是***突破方向。传感设备需要准确感知工件的位置和形状等信息。感知后，可以使用高精度的匹配视觉算法。迫切需要改进登记工作。
高速打磨系统需要恒定打磨接触力的反馈控制。打磨力的高精度控制对于复杂零件打磨表面的一致性非常重要。恒力机构在打磨领域的应用为打磨力的控制提供了新的研究思路。
在打磨过程中，机器人打磨机，材料的去除量直接影响打磨精度。为了获得去除材料量的估计，需要离线测量来建立预测模型。目前，预测模型精度低，对环境影响严重。一个能够准确预测材料去除的模型可以在打磨材料去除过程中获得更高的效率和精度
早在1992年Besl，P. J .就使用了一种通用的ICP算法来和有效地配准3D形状。该算法的一个重要应用场景是在形状检测之前，将刚性物体的传感装置重复测量的数据与理想几何模型进行配准，以提高传感数据的精度.国际比较方案的主要缺点是收敛速度慢、对异常值、缺失数据和部分重叠的敏***。2013年，Pauly M提出了稀疏ICP，通过稀疏优化以牺牲计算速度为代价实现了鲁棒性.2021年，张提出了一种快速收敛的鲁棒配准方法。证明了经典的点到点ICP可以看作是一个控制化(MM)算法，并提出了一种加速收敛的Anderson加速方法
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